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2023年のトップビジネスインテリジェンスツール

トップのビジネスインテリジェンスソリューションは、データの洞察を見つけ、ステークホルダーに効果的に伝えることを容易にします。データは、営業やマーケティングからワークフローと効率性、採用と人事、総合的なパフォーマンスと収益性まで、あらゆるものに対して収集できるため、企業が意味のある洞察を見つけるために大量のデータを見極めることは今まで以上に重要です。しかし、この情報のほとんどは分断されており、専門のビジネスインテリジェンス（BI）ツールの助けを借りてのみ組み合わせることができます。キーパフォーマンスインジケータ（KPI）は、このデータが正確な予測に基づいてビジネスの運営を改善する方法の一つです。多くのプログラムは組み込みの分析機能を提供していますが、その結果をビジネスインテリジェンスシステムにエクスポートすることができます。最高のビジネスインテリジェンスツールは、複雑なデータのプレゼンテーションを簡素化するため、関係者に提示できるインタラクティブな表現に基づいています。以下に、現在市場でトップのビジネスインテリジェンスツールを示します。 actiTIME actiTIMEは、企業の生産性を把握するのに役立つ時間とプロジェクト管理システムです。時間とプロジェクトの進捗状況は、そのサポートによってリアルタイムで監視することができ、予算内および期限内に終了することができます。この透明性とコントロールのレベルにより、管理者はリソースの割り当て、優先順位の設定、タイムテーブルについてよく情報を得て、よく判断することができます。actiTIMEのパフォーマンスデータとトレンドの視覚的表現は、管理者の迅速な状況把握を助けます。このグラフィックは、停滞、非効率性、改善の機会を見つけるのに役立ちます。このデータに基づいて是正措置を講じ、チームがプロジェクトの目標に積極的に取り組んでいることを保証します。 SAS Viya SAS Viyaは、堅牢で柔軟なビジネスアナリティクスプラットフォームであり、データへの簡単なアクセスと洞察に基づく分析を瞬時に提供します。モダンなマイクロサービスアーキテクチャに基づいて構築されたSAS Viyaは、ビッグデータと高度なアナリティクスの複雑さに対応できるようになっており、困難なビジネスの課題を解決し、情報を元にした適切な選択を行うことができます。SAS Viyaは、重要なデータとトレンドのグラフィカルな表現を提供し、分析を迅速化し、意思決定を改善します。報告書、チャート、マップ、ダッシュボードはすべて対話形式で表示されます。さらに、意思決定者の専門知識にかかわらず、意思決定の最適化を支援するために、決定木、シナリオシミュレーション、自動予測も含まれています。 Oracle BI Oracle BIは、ビジネスがより良い意思決定のためにデータを収集し分析するために使用できる包括的なBIツールセットです。高度な分析、レポート作成、ダッシュボードの機能など、さまざまなツールとテクノロジーにアクセスできます。これは、さまざまな業界で活動する企業の要求に合わせてカスタマイズできる堅牢なシステムです。Oracle BIを使用することで、企業はデータをよりよく理解し、生産性を向上させ、未開発の成長の機会を見つけることができます。Oracle BIには、営業プロセスの最適化から顧客行動分析、業績に関する具体的な洞察まで、企業が次のレベルに進むために必要なすべてが備わっています。 Clear Analytics 組織は、堅牢なデータレポートツールであるClear Analyticsを利用して、市場で優位に立つことができます。使いやすいインターフェースと強力な機能により、Clear Analyticsを使用することで、複雑なデータセットを迅速かつ効果的に分析し、トレンドを把握し、データに基づいた意思決定を行うことができます。事前のトレーニングは必要ないというのは、その主な利点の一つです。ほとんどの人にとって既に馴染みのあるExcelの機能を活用することで、Clear Analyticsは、より少ない時間と労力でパワフルなデータ分析機能を提供します。ソフトウェアはMicrosoft…

サイボーグとAIの違いは何ですか？

サイボーグとAIは、いずれも技術の進歩を具現化していますそれぞれが本質的な特性に根ざしています詳しくはこちらをご覧ください！

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機械学習とは何か？メリットとトップMLaaSプラットフォーム

機械学習は、明示的なプログラミングを必要とせずに予測出力を生成するために統計分析を使用します。データセットの関係を解釈するために学習するアルゴリズムの連鎖を使用して目標を達成します。残念ながら、ほとんどのデータサイエンティストはソフトウェアエンジニアではないため、成長する企業のニーズに応えるためにスケールアップすることが困難になることがあります。データサイエンティストは、Machine Learning as a Service（MLaaS）のおかげでこれらの複雑さを簡単に処理できます。 MLaasとは何ですか？機械学習をサービスとして提供する（MLaaS）は、最近、データサイエンス、機械学習エンジニアリング、データエンジニアリング、およびその他の機械学習専門家にとっての利点から、多くの注目を集めています。「機械学習をサービスとして提供する」という用語は、機械学習技術を採用して回答を提供するクラウドベースのプラットフォームの幅広い範囲を指します。顧客は、MLaaSを使用することで、社内の機械学習チームの構築のオーバーヘッドや関連するリスクを負わずに、機械学習の利点を享受することができます。予測分析、ディープラーニング、アプリケーションプログラミングインターフェース、データ可視化、自然言語処理など、さまざまなサプライヤーから提供されるサービスがあります。サービスプロバイダーのデータセンターがすべてのコンピューティングを処理します。機械学習のコンセプトは何十年も前から存在していますが、最近になってメインストリームに入り、MLaaSはこの技術の次世代を表しています。MLaaSは、組織内で機械学習を実装する複雑さとコストを削減し、より迅速で正確なデータ分析を可能にすることを目指しています。一部のMLaaSシステムは、画像認識やテキスト読み上げ合成などの特定のタスクに特化して設計されていますが、他のものは、セールスやマーケティングなどの業界を横断した使用を想定して構築されています。 MLaaSはどのように機能しますか？ MLaaSは、各企業が必要に応じてカスタマイズできる、事前に構築された一般的な機械学習ツールを提供するサービスのコレクションです。ここでは、データ可視化、APIの豊富さ、顔認識、NLP、PA、DLなどがすべて提供されています。MLaaSアルゴリズムの主なアプリケーションは、データパターンの発見です。これらの規則性は、数学モデルの基礎として使用され、新しい情報に基づく予測を作成するために使用されます。 MLaaSは、最初のフルスタックAIプラットフォームであり、モバイルアプリ、ビジネスデータ、産業用自動化制御、LiDarなどの最新のセンサーを含むさまざまなシステムを統合します。パターン認識に加えて、MLaaSは確率的推論も容易にします。これにより、独自の要件に合わせたワークフローを設計する際に、組織がさまざまなアプローチから選択できる包括的かつ信頼性の高いMLソリューションが提供されます。 MLaasの利点は何ですか？ MLaaSを使用する主な利点は、基盤をゼロから構築する必要がないことです。多くの企業、特に中小企業、ボイジャイズ企業（SME）は、大量のデータを保管および処理するためのリソースと能力を持っていない場合があります。この情報を収容するための大量のストレージスペースを購入または構築する必要性は、さらに費用がかかります。ここで、MLaaSインフラストラクチャがデータの保存と管理を引き継ぎます。 MLaaSプラットフォームはクラウドプロバイダーであるため、クラウドストレージを提供し、機械学習の実験用データ、データパイプラインなどのデータを適切に管理する手段を提供し、データエンジニアがデータにアクセスして分析することが容易になります。企業は、MLaaSプロバイダの予測分析およびデータ可視化ソリューションを使用することができます。さらに、感情分析、顔認識、クレジットリスク評価、企業情報、ヘルスケアなど、さまざまな用途に対するアプリケーションプログラミングインターフェース（API）も提供されています。 MLaaSを使用すると、データサイエンティストは、ほとんどの他のクラウドコンピューティングサービスとは異なり、長時間のソフトウェアインストールや独自のサーバーの調達を待つ必要がなく、すぐに機械学習を使用できます。 MLaaSでは、実際のコンピューティングは、企業にとって非常に便利です。トップMLaaSプラットフォーム 1. AWS Machine Learning クラウドサービスに関しては、AWS…

Earth.comとProvectusがAmazon SageMakerを使用してMLOpsインフラストラクチャを実装する方法

このブログ記事は、ProvectusのMarat AdayevとDmitrii Evstiukhinと共同で執筆されました機械学習（ML）モデルが本番環境に展開され、ビジネス上の意思決定に活用される場合、課題はしばしば複数のモデルの運用と管理にあります機械学習運用（MLOps）はこの問題の技術的な解決策を提供し、組織が管理するのを支援します[…]

Amazon SageMaker StudioでAmazon SageMaker JumpStartの独自の基盤モデルを使用してください

Amazon SageMaker JumpStartは、機械学習（ML）の旅を加速するのに役立つMLハブですSageMaker JumpStartを使用すると、公開されているものと独自のファウンデーションモデルを探索して、生成型AIアプリケーションのための専用のAmazon SageMakerインスタンスに展開できますSageMaker JumpStartは、ネットワーク隔離環境からファウンデーションモデルを展開することができます[...]

NVIDIA H100 GPUがMLPerfベンチマークのデビューで生成型AIの標準を設定

主要のユーザーと業界標準のベンチマークによれば、NVIDIAのH100 Tensor Core GPUは特に生成型AIを駆動する大規模言語モデル（LLMs）において、最高のAIパフォーマンスを提供しています。 H100 GPUは、最新のMLPerfトレーニングベンチマークのすべての8つのテストで新記録を樹立し、生成型AIの新しいMLPerfテストでも優れた性能を発揮しました。この優れた性能は、単一のアクセラレータあたりの性能だけでなく、大規模サーバーでの性能も提供されています。たとえば、スタートアップのInflection AIとGPUアクセラレートワークロードに特化したクラウドサービスプロバイダーであるCoreWeaveが共同開発した3,584台のH100 GPUを搭載した商用クラスターでは、GPT-3ベースの大規模トレーニングベンチマークを11分以下で完了しました。「当社のお客様は、数千のH100 GPUが高速で低レイテンシのInfiniBandネットワーク上で稼働しているため、現在スケールで最先端の生成型AIおよびLLMを構築しています。」と、CoreWeaveの共同設立者でありCTOであるブライアン・ベンチュロ氏は述べています。「NVIDIAとの共同MLPerfサブミッションにより、お客様が享受できる優れたパフォーマンスが明確に示されました。」本日利用可能な最高のパフォーマンス Inflection AIは、そのパフォーマンスを活用して、パーソナルAI「Pi」の先進的なLLMを構築しました。同社はAIスタジオとして、ユーザーが簡単で自然な方法で対話できるパーソナルAIを作成します。「当社の最先端の大規模言語モデルは、CoreWeaveの強力なH100 GPUネットワークでトレーニングされたものであり、誰でも今日からパーソナルAIの力を体験できます。」と、Inflection AIのCEOであるムスタファ・スレイマン氏は述べています。 2022年初頭にMustafaとDeepMindのKarén Simonyan、Reid Hoffmanが共同設立したInflection AIは、NVIDIA GPUを使用して世界で最大のコンピューティングクラスターの1つを構築するためにCoreWeaveと協力することを目指しています。トップパフォーマンスが利用可能にこれらのユーザー体験は、今日発表されたMLPerfベンチマークで示されたパフォーマンスを反映しています。…

ビッグデータアプリケーションのクラウドストレージコストの管理

増加し続けるデータ量への依存度の高まりにより、現代の企業は高容量かつ高スケーラビリティのあるデータストレージソリューションにより、これまで以上に依存しています多くの企業にとって、これは...

AIを活用した言語学習アプリの構築：2つのAIチャットからの学習

新しい言語を学び始めるときは、私は「会話ダイアログ」の本を買うのが好きです私はそのような本が非常に役立つと思っていますそれらは、言語がどのように動作するかを理解するのに役立ちます単に…

LLMの巨人たちの戦い：Google PaLM 2 vs OpenAI GPT-3.5

2023年5月10日、GoogleはOpenAIのGPT-4に対する見事な対抗策としてPaLM 2をリリースしました最近のI/Oイベントで、Googleは最小から最大までの魅力的なPaLM 2モデルファミリーを発表しました

新しいAIモデル、たった30BパラメーターでGPT-3を凌駕する

世界的に有名なオープンソース言語モデル（LLMs）プロバイダーであるMosaicMLは、最新世代のNVIDIA H100アクセラレータを搭載した画期的なMPT-30Bモデル、すなわちBase、Instruct、Chatを発表しました。これらの最新鋭モデルは、元のGPT-3に比べて品質が大幅に向上しています。また読む： Large Language Models（LLMs）とは何ですか？ MPT-7Bの前例のない成功とMPT-30Bへの進化 2023年5月のリリース以来、MPT-7Bモデルは、330万ダウンロードという驚異的な数字を叩き出し、業界を席巻しています。この成功を更に広げるため、MosaicMLは、非常に期待されていたMPT-30Bモデルをリリースしました。これにより、様々なアプリケーションで新しい可能性が開け、更なる高みに到達しました。 MPT-30Bの無比な機能 MPT-30Bの最も注目すべき成果の1つは、たった30億のパラメータで、GPT-3の175億のうちの一部を使用して、GPT-3を超える品質を実現することができたことです。この画期的なパラメータ数の削減により、MPT-30Bは、ローカルハードウェアの導入にもよりアクセスしやすくなり、推論のコストも大幅に削減されます。さらに、MPT-30Bをベースにしたカスタムモデルのトレーニングに関連する費用は、オリジナルのGPT-3をトレーニングする見積もりよりも明らかに低くなっており、企業にとって魅力的な選択肢となっています。もっと詳しく知る：実際のユースケースに向けたGPT3の大規模言語モデルのカスタマイズさらに、MPT-30Bのトレーニングには、最大8,000トークンの長いシーケンスが含まれており、データ重視のエンタープライズアプリケーションを処理できるようになっています。これは、NVIDIAのH100 GPUを利用して、優れたスループットと高速なトレーニング時間を実現しています。また読む：中国の強力なNvidia AIチップの隠された市場 MPT-30Bの無限のアプリケーションを探る多くのビジョンを持った企業が、MosaicMLのMPTモデルを活用し、AIアプリケーションを革新しています。先進的なWebベースのIDEであるReplitは、MosaicMLのトレーニングプラットフォームを活用して、優れたコード生成モデルを構築することに成功しました。Replitは、独自のデータを活用することで、コードの品質、スピード、コスト効率を著しく向上させました。チャットボットの開発に特化した革新的なAIスタートアップであるScatter Labは、MosaicMLの技術を活用して独自のMPTモデルをトレーニングしました。その結果、英語と韓国語の両方を理解できる多言語の生成AIモデルが作成され、広範なユーザーベースのチャット体験を大幅に向上させました。世界的に有名な旅行費用管理ソフトウェア会社であるNavanは、MPTが提供する堅牢な基盤を活用して、バーチャルトラベルエージェントや会話型ビジネスインテリジェンスエージェントなどの最新アプリケーションにカスタマイズされたLLMsを開発しています。Navanの共同創設者兼CTOであるIlan Twig氏は、MosaicMLの基礎モデルが、際立った効率性とスケールでの推論を提供すると同時に、非常に優れた言語能力を提供していると熱狂的に称賛しています。もっと詳しく知る：AIの力を活用するビジネスリーダーには、DataHack Summit…

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