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リサーチ分析レポート概要:アプリケーション(2018年4月発行)

  • 人工知能を利用して統合を簡易化する
    2018年4月13日
    E. Thoo M. Pezzini

    統合に人工知能を利用すると、従来の統合インフラストラクチャとモダンな統合インフラストラクチャとの違いが明らかになる。アプリケーションを簡易な方法で社内に統合したいと考えているアプリケーション・リーダーは、機械学習の機能を備えた統合プラットフォームを段階的に導入すべきである。

  • リーン/アジャイル変革のパズルを解く
    2018年4月13日
    M. West

    アプリケーション組織は、アジャイルで迅速な顧客対応を目指しているが、変革に伴う課題に苦戦している組織が多い。アプリケーション開発の近代化に取り組むアプリケーション・リーダーは、本リサーチノートに示す3つの推奨事項を実践することで、そのような課題を克服できる。

  • デジタル・コマースにおける人工知能の適用方法
    2018年4月13日
    S. Shen J. Daigler

    人工知能と機械学習は、デジタル・コマースのパフォーマンスを高めることができるものの、あらゆる問題の解決策になるわけではない。デジタル・コマース・テクノロジを担当するアプリケーション・リーダーは、人工知能のメリットと限界を認識した上で、現実的なアプローチによって具体的な成果を実現すべきである。

  • Office 365のコミュニケーションとコラボレーションにおけるMicrosoftの新たなビジョンがMicrosoft TeamsとSkype for Businessのユーザーに及ぼす影響
    2018年4月13日
    M. Fasciani M. Gotta

    Microsoftは、Skype for Business OnlineをMicrosoft Teamsに融合することで、Office 365にチーム作業の拠点を構築しようとしている。同社のこの決断は、アプリケーション・リーダーがチーム作業の最適化という観点から評価すべき、新しいコラボレーション・アプローチを意味している。

  • SFAアプリケーションの活用を通じて営業成果を高める
    2018年4月5日
    K. Kawabe

    デジタル・ビジネスの破壊的な変革の中にあっても、営業成果を高めるためのSFAアプリケーションの活用は欠かせない。本リサーチノートでは、CIOおよび営業をサポートするアプリケーション・リーダーが営業成果を高めるために取るべきアクションについて提言する。

  • 2018年の展望:データとアナリティクスの方向性に影響する5つの変化
    2018年4月5日
    M. Rollings V. Logan D. Laney A. White M. Beyer J. Heizenberg R. Sallam D. Logan

    デジタル時代において、データとアナリティクスの取り組みは、劇的な変化を遂げようとしている。こうした新しい取り組みは、多様性を内包し、情報を資産化し、信頼に基づくガバナンスへ進化するとともに、場所による制約をなくし、人工知能を用いた革新的なサービスを供給する方向へと変化しており、データとアナリティクスのリーダーの成功を後押しする。

  • AIのためのデータ管理:4つのベスト・プラクティス
    2018年4月5日
    R. Edjlali S. Sicular

    AIの活用には、適切なデータを準備する必要がある。AIでビジネスに価値を提供したいと考えるデータとアナリティクスのリーダーは、データ管理戦略とガバナンスを拡張したり調整したりして、AIを活用するための術を習得する必要がある。

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TEL:03-6430-1850
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