データサイエンス TOP 5 (2019 年 4 月 5 日)

ビジネスリーダー向けの
インサイトとイノベーション
2019 年 4 月 5 日
データサイエンス
TOP 5

2
データサイエンスの世界では、
激しい戦いが繰り広げられています。

3
各社のビジネスリーダーは、
最適なソリューションを提供し、
競合他社に打ち勝つために
データサイエンスを活用しています。
データサイエンスに関する
今週の注目情報 TOP 5 をご覧ください。

4
データサイエンス
TOP 5
#1 データサイエンスのドリームチームの作り方
#2 WALMART が NVIDIA GPU を活用して
需要予測の精度を向上させた方法
#3 CAPITAL ONE の事例に学ぶ
機械学習のビジネス活用を成功させるための秘訣
#4 GPU テクノロジカンファレンスで発表された
新しいデータサイエンスプラットフォーム
#5 ビジネスリーダーに必要なデータサイエンスの基礎知識

5
データサイエンスのドリームチームの作り方
データを収集するなら、一般的には全部を収集した後に
整理するのが最善策でしょう。しかしこの方法では、
データを管理、検証、処理する段階になってから、
さまざまな問題が発生します。
それを解決するには、データサイエンティストと対象分野の
専門家 (SME) がデータに関して緊密な協力体制を
構築する必要があります。データ収集のインフラストラクチャ
を構築し、そのデータを基に迅速かつ正確な意思決定を
下すためには、両者のコラボレーションが不可欠です。
出典: https://www.forbes.com/sites/nvidia/2019/02/26/how-to-build-a-data-science-dream-team/#b61b1fa5b2d5
#1
記事を読む (英語)

6
WALMART が NVIDIA GPU を活用して
需要予測の精度を向上させた方法
「現在 Walmart の JDA システムでは、週 1 回の頻度で
販売履歴データのクランチングを行い、およそ 5 億とおりに
のぼる米国内の店舗と商品の組み合わせの需要予測を
実施しています」と Walmart Labs の特任データ
サイエンティスト兼データサイエンス担当ディレクターである
John Bowman 氏は述べています。
これほどの大規模なデータクランチングを行うためには、
多大なコンピューティング処理が必要になりますが、
より多くの商品を陳列し、在庫切れを減らして、
売上を伸ばせるようになるので、コストに見合った成果が
得られます。
出典: https://www.datanami.com/2019/03/22/how-walmart-uses-gpus-for-better-demand-forecasting/
#2

7
CAPITAL ONE の事例に学ぶ
機械学習のビジネス活用を成功させるための秘訣
業界を問わず、さまざまな組織が機械学習の採用を
急速に進め、データに基づくビジネス改革を実現し、
加速させています。GPU アクセラレーションを活用した
データサイエンスの登場により、企業はインサイトを入手
するまでの時間を短縮し、組織の生産性とコスト効率を
向上させ、競争力を高められるようになりました。
AI と機械学習を活用するうえで企業が理解しておくべき
ポイントについて、Capital One のシニアディレクターを
務める Zach Hanif 氏が説明します。
出典: https://www.forbes.com/sites/nvidia/2019/02/27/reaping-success-with-enterprise-machine-learninginsights-from-capital-one/#7c7a000e265d
#3

8
GPU テクノロジカンファレンスで発表された
新しいデータサイエンスプラットフォーム
データサイエンティストの数は急増しており、ほぼすべての
業界でデジタル改革の一翼を担っています。データ
サイエンティストの業務には膨大なコンピューティング能力が
求められるため、それに適したテクノロジを提供することが
企業の課題となっています。
GPU テクノロジカンファレンス (GTC) において、
NVIDIA は高性能のワークステーションから、
最適化されたエンタープライズサーバーまで、
データサイエンティストの業務をサポートし、
企業の生産性とパフォーマンスの向上を支援する
複数のデータサイエンスプラットフォームを発表しました。
出典: https://www.eweek.com/pc-hardware/new-data-science-platforms-highlight-nvidia-s-gpu-conference
#4

9
ビジネスリーダーに必要なデータサイエンスの基礎知識
データサイエンスの導入を検討するなら、企業の
ビジネスリーダーはまずディープラーニングの基礎や
関連用語、AI 導入に伴う現在の課題と解決方法に
ついて理解する必要があります。Forbes の記事では
その概要について非常にわかりやすく説明すると共に、
参考になる関連情報のリンクも紹介しています。
出典: https://www.forbes.com/sites/nvidia/2019/02/28/from-deep-learning-to-data-science-everything-you-need-to-know/#340676693bf9
#5

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データサイエンス TOP 5 (2019 年 4 月 5 日)

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