AIの導入を加速する
データ分析と人工知能（AI）における摩擦は、プロジェクトの失敗、資金の無駄、不必要な作業につながります。 今日、各部門はサイロ化し、データ量は急速に増加しており、組織はそれを管理・活用することができず、データサイエンスの人材は依然として深刻な不足状態にあります。 組織は、データ・AI戦略の一環として、これらの摩擦ポイントに対処し、迅速かつ再現可能で成功するデータ分析プロジェクトを構築できるようにする必要があります。
フリクションレスAIでAIの導入を加速する。 Altair® RapidMiner®は、データ、人材、プロセスという最も重要な3つの資産を結びつけるための障壁を取り除きます。
フリクションレスAIとは
データ専門家と意思決定者の間に摩擦がない
データの専門家とビジネスに最も近い人々との間のスキルやコミュニケーションのギャップは、企業の成長を遅らせます。 データサイエンスの人材不足は、企業のAIの導入を妨げる最大の障壁の1つです。 フリクションレスAIを使えば、コーダーでなくても将来の結果を予測できます。
Altair RapidMinerを使えば、大規模なデータサイエンティストチームや高価なサービスを利用することなく、AIイニシアチブを拡大できます。 アルテアのプラットフォームは、初心者から専門家まで、誰もがデータ駆動型の洞察を得るために必要なツールを活用できるようにします。 Auto ML、ビジュアルワークフロー、コーディングオプションにより、思い通りの方法で作業を進めながら、プロジェクトで簡単に共同作業を行うことができます。
Altair RapidMinerは、分析のライフサイクル全体にわたって幅広い視点と深い洞察を提供します。
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アイデアから制作までをスムーズに
多くの有意義なAIイニシアチブは、ビジネスインパクトをもたらす機会のないモデルを使用しています。 データへのアクセス、賛同者の獲得、本番環境へのモデルの導入、そして導入後のメンテナンスにはハードルがあります。 フリクションレスAIとは、データの出所やインサイトが必要な場所に関係なく、すべてが簡単に配布でき、消費可能であることを意味します。
Altair RapidMinerは、データの取り込みからモデリング、運用、可視化まで、エンドツーエンドで対応します。 アルテアは、AIロードマップで組織と協力し、実現可能性と価値に基づいて最も優先度の高い使用例を特定して、最初にそこへの導入をサポートします。 アルテアのプラットフォームと方法論は、すぐにビジネス価値を提供できるように、そしてモデルを導入できるように設計されています。
ツール、ベンダー、インフラが変わっても摩擦なし
適切なインフラを確保するのは難しく、調達プロセスや事務処理も面倒です。 フリクションレスAIは、メインフレームからクラウドまで、多様なインフラ環境をサポートし、高価なレガシー環境を近代化する難易度を軽減します。
Altair RapidMinerの柔軟なデリバリーオプションは、デスクトップからオンプレミスサーバー、セキュアなマルチテナント型クラウド実装まで、ユーザーや企業が必要とするスケールで提供されます。 Altair RapidMinerでは、多言語環境（SAS言語、Python、R、SQL）でモデルやワークフローの作成、保守、実行が可能です。 また、アルテアの革新的なソフトウェアライセンスシステムであるAltair Unitsを介して、すべてのアルテアのデータ分析・AI製品を柔軟なライセンスで使用できます。
Altair RapidMinerがAIの導入を加速
アルテアのテクノロジー、CoE（Center of Excellence）手法、Altair Unitsのライセンスモデルにより、Altair RapidMinerは分析の取り組みを加速します。 アルテアのプラットフォームは、お客様が今いる場所に対応し、将来どこに行く必要があろうとも、お客様と共に進化します。 Altair RapidMinerは摩擦のないAIを提供し、お客様が実現できる新しい可能性の世界を切り開きます。
データ分析とAIプラットフォーム
組織がどのようなデータの歴史を歩んでいるかに関わらず、Altair RapidMinerは最も困難な障害を克服できるようサポートします。 すでにデータ分析が確立されたチームには最新化への道を、また、これからデータ分析を始めるチームには自動化への道を提供します。 現在の環境から、人材、プロセス、コンピューティング環境、既存のデータ環境を抜本的に変更することなく、データ目標の達成をサポートします。
研究拠点の手法
アルテアは、Center of Excellence（センターオブエクセレンス）の手法により、企業がデータ解析プログラムを構築し、従業員のスキルアップを図れるよう支援しています。 CoEは、最優先の使用例を特定し、ビジネスラインチームがデータ分析の問題に自ら対処できるようスキルアップを図り、ビジネスアナリストからデータサイエンティストまで、問題に応じて適切なツールを使用できるようトレーニングします。 トレーニングは、Altair RapidMinerアカデミーを通じて受けることができます。アカデミーでは、スキルレベルや業界を問わず、自分のペースでペルソナベースの学習を進めることができます。
特許取得済みのライセンスモデル
これまで、データ分析分野は、コストを押し上げ、アクセスを制限する指名ユーザー価格を中心に展開されてきました。 Altair Unitsは、データ分析ソリューションへのアクセスを民主化すると同時に、これらのツールへのアクセスをこれまで以上に手頃な価格で提供します。 Altair Unitsを介してアルテアのデータ分析およびAI製品すべてにアクセスできることで、どこでもソフトウェアを実行できる柔軟性、必要なときに必要なソフトウェアツールを選択できる自由、そして利用を最大化しコストを最小化する比類のない価値を手に入れることができます。
おすすめリソース
Explore Altair's Alternative SAS Language Environment
Altair enables you to develop, test and deploy programs, machine learning models, and macros written in the language of SAS as well as Python, R, and SQL - or in any combination of these - affordably, intuitively, and with no third-party software needed. We deliver the perfect combination of low-level data engineering facilities for retrieving, blending, and preparing data for analysis, along with machine learning features that let you build, explore, and validate reproducible predictive models. Altair delivers the complete, and only true alternative solution for developing and maintaining models, programs, and macros written in the SAS language.
Enabling Data Science at Avery Dennison
In this presentation, Karan Bedi, Senior Digital Innovation Lead at Avery Dennison, takes us through the company's Data Science journey. He discusses how Avery Dennison works with data today and what their goal is with regards to democratizing data science. He introduces RapidMiner, an end-to-end data science platform now part of Altair, and explain how they are using it.
This presentation was part of the 2nd Altair Northern UK Seminar and was filmed live in Newcastle, UK in December 2022.
Speaker: Karan Bedi, Senior Digital Innovation Lead, Avery Dennison
Duration: 18 minutes
セルフサービス型データプレパレーションの手引き
機密情報を守るために必要なデータガバナンスとは
データマイニング、抽出、クレンジング、結合、ブレンド、マスキング――これらはすべて、データプレパレーションの作業です。 データを操作し様々なソースから抽出したデータの結合方法を考えたり、静的なレポートやPDFのセッションキーを調整したり、正確に報告するためにデータ形式を整えたりといった作業に、データ分析のプロフェッショナルでさえ、1週間に何時間も割いています。
Altair ® Monarch ® などのセルフサービス型のデータプレパレーションツールなら、データのインポート、変形、エクスポートを高速化および効率化できるだけでなく、自動処理機能によって作業時間のさらなる短縮も可能です。
この「セルフサービス型データプレパレーションの手引き」では、データプレパレーション作業を簡略化し、データの作成、利用、処理、変形を簡単に行う方法をご紹介します。
第1章 セルフサービス型データプレパレーションに欠かせない、見逃されがちな 5 つの要素
第2章 管轄外のデータを管理するには
第3章 セルフサービス型データプレパレーションの価値を高める自動化機能
Break Down Data Science Language Barriers
For developers of analytics and ML tools, free-to-use resources like Python, R, and SQL have redefined the landscape. And this isn't simply a matter of cost. These open-source languages offer greater productivity, flexibility, and their own specific sets of capabilities and benefits. But there's a catch. While it may no longer be the preferred choice for coders who have grown up with open source, the long-established, SAS language remains a staple of the data science ecosystem. As a result, many enterprises still rely on a host of business-critical applications that were built using SAS language.
