【ホワイトペーパー】オペレーショナルインテリジェンスを阻む要因を取り除くために

IDG の調査により、企業に必要なのは、IoT データを集約、整理、コンテキスト化するツールであることが明らかになりました。

データサイエンスプロジェクトの成功に必要なのは何でしょうか？

IDG リサーチは先日、製造や加工に携わる企業を対象に、オペレーションデータがどのように管理、分析されているかについての調査を行いました。その結果、高度な分析プロジェクトを実施する際の課題や、成功に導くベストプラクティスが明らかになりました。

この調査から得られる主な知見：
●信頼できるオペレーションデータに迅速にアクセスできると、特定領域の専門家（SME）が短期間で、今現在の自社にとって必要な価値をもたらすことができます。

●データサイエンスプロジェクトを成功させるには、以下のような要素が必須となります。オペレーション側の特定領域の専門家（SME）、関係者の調整を図れるコミュニケーション担当者、データサイエンティストが利用するためのコンテキスト化、正規化されたデータ。

●主な阻害要因は、以下の通りです。不十分なテクノロジー統合、データのサイロ化、ビジネス部門間の協力体制の欠如、さまざまな構成のアセットが生成するオペレーションデータをどのように保存すべきか不明確であること。