Recent Resources
大規模データが広がるのに伴い、企業が変革を実現する上でデータの価値を最大限に引き出すことは不可欠になっています。ただし、これは決して簡単なことではありません。事実、調査によると、CIOの80％がクラウドへの移行から得られるはずの業務上のメリットを十分に獲得できていないと報告しています。
この複雑な課題に対応していく中で、AI、DataOps、MLOpsの最新のベストプラクティスを導入することで、データ中心の組織文化を醸成することができます。AI、DataOps、MLOpsの領域（科学）と適応戦略（技術）を統合することで、成長とイノベーションのための数々の新しい機会を特定することが可能になります。
インフォマティカのホワイトペーパー、『AI、DataOps、MLOpsでデータドリブンな組織への変革を推進する方法』では、以下の内容を分かりやすい説明で学ぶことができます。
データドリブンな企業になるための主な課題
データを運用化および構造化する方法
データマネジメントにおけるAI、DataOps、MLOpsの重要な役割
大規模データが広がるのに伴い、企業が変革を実現する上でデータの価値を最大限に引き出すことは不可欠になっています。ただし、これは決して簡単なことではありません。事実、調査によると、CIOの80％がクラウドへの移行から得られるはずの業務上のメリットを十分に獲得できていないと報告しています。
この複雑な課題に対応していく中で、AI、DataOps、MLOpsの最新のベストプラクティスを導入することで、データ中心の組織文化を醸成することができます。AI、DataOps、MLOpsの領域（科学）と適応戦略（技術）を統合することで、成長とイノベーションのための数々の新しい機会を特定することが可能になります。
インフォマティカのホワイトペーパー、『AI、DataOps、MLOpsでデータドリブンな組織への変革を推進する方法』では、以下の内容を分かりやすい説明で学ぶことができます。
データドリブンな企業になるための主な課題
データを運用化および構造化する方法
データマネジメントにおけるAI、DataOps、MLOpsの重要な役割
データ共有でビジネスの成功を加速する
データを戦略的に共有してビジネスの成長を促進する方法とは
「データ共有」環境を確立することで、顧客体験（CX）強化のポテンシャルをフルに引き出すことが可能になります。多くの組織がこれを実感してはしていますが、実際に実現するためには適切なガバナンスの基盤が不可欠です。
電子ブック『データ共有でデータドリブンな組織を作るための4ステップ』では、実際にデータ共有を全体的なデータガバナンス戦略に組み込むためのベストプラクティスを学ぶことができます。
組織におけるデータの役割を明確にする方法
データ共有のリスクとメリットを分析するために必要なステップ
他の利害関係者にデータを展開するプロセス
