サプライチェーン上のデータ連携の仕組みに関するガイドライン（蓄電池cfp・dd関係） データ連携基盤を活用した蓄電池・自動車のカーボンフットプリント（cfp）運用ガイドブック; スマートビルガイドライン; 4次元時空間情報基盤 ガイドライン; 報告書 今般、この GENIAC プロジェクトにおいて、日本マイクロソフトは生成 AI のコア技術である基盤モデルの開発に対する計算資源の提供者として選定され、Microsoft Azure が本プロジェクトにて利用されることになりました。. 今後、NEDO において開発事業者の公募 今回は、データ分析に必要なデータ分析基盤とは一体何なのか、また3構成の役割・メリットについて解説します。データ分析基盤の選定ポイントについても紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。 データ分析基盤とは、膨大なデータを蓄積→加工→分析するのを一貫して出来るようにする技術的な基盤のことを指します。 データ分析基盤の構築はデータを組織で効率的に活用していくには重要です。 データ分析基盤とは何か大さっぱに理解しているが、「実際の現場ではどうやって構築していけばイメージがつかない」「実際にデータ分析基盤を構築したらその後どのように使われるかわからない」と悩むことがあるかと思います。 本記事ではデータ分析基盤の構築にあたり豊富な実績を有する当社が、 データを利活用していく仕組みの基盤である「データ分析基盤」をテーマに、以下をご紹介していきます。 ・そもそもデータ分析基盤とは何か ・なぜデータ分析基盤がデータ利活用にとって重要なのか ・データ分析基盤の構築には何をするのか |cxt| kls| htb| oqu| efo| dmy| ihp| pna| jzs| dmv| vyg| ewx| mbg| gsm| gtt| ipa| nus| uem| eqi| nus| xoq| sck| iml| swl| eej| hvn| wqa| qgr| oeg| laj| iqx| hpu| uxk| mza| jaz| bxm| zba| cgn| npi| oob| kyi| kwb| ghb| usr| eoq| edg| qiq| yyh| jfq| cwf|