次世代データ分析プラットフォーム「Alkano」

次世代データ分析プラットフォーム「Alkano」

使い心地抜群のデータ分析プラットフォーム

Alkanoは日本発のデータ分析プラットフォーム。データの読み込みから前処理、可視化、モデリング、運用まで一連の分析プロセスを直感的なGUI操作で実行可能。汎用的なアイコンの組み合わせで、効率的にAI・機械学習を活用した分析ができる。チームでの使いやすさ、業務組込みのしやすさも兼ね備えている。

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ダウンロード資料

Alkano製品カタログ(2.7MB)
次世代データ分析プラットフォーム Alkano の製品カタログです。
Alkano事例集(製造業)(3.38MB)
Alkanoの前製品(Visual Mining Studio/Deep Learnerなど)より製造業関連の事例をまとめました。
Alkano事例集(マーケティング)(2.51MB)
Alkanoの前製品(Visual Mining Studio/Deep Learnerなど)よりマーケティング関連の事例をまとめました。
Alkano事例集(アカデミック)(2.44MB)
Alkanoの前製品(Visual Mining Studio/Deep Learnerなど)よりアカデミック関連の事例をまとめました。

直感的なGUI操作でAI・機械学習を活用した高度な分析を実現

Alkanoは、これまで1000社を超える企業に導入・活用されているデータ分析ソリューション「Visual Mining Studio(R)」の後継ソリューションとなる製品。ノーコードの分析環境、チームでの利用しやすさ、業務組み込みやすさ、伴走型サポートといった特徴を持つ。

■ノーコードデータ分析プラットフォーム
Alkanoには、NTTデータ数理システムの長年にわたるデータサイエンス領域での実践により錬磨された分析アルゴリズムを厳選して搭載しており、ブロックを組み合わせる感覚でデータサイエンティストが行うような高度な分析を実行できる。 表形式データ、時系列データ、テキストデータなどさまざまなデータを分析できる。

■チーム(組織)で使える分析プラットフォーム
Alkanoで作成した分析フローは他のユーザーと共有できるため、チーム(組織)で分析ノウハウをスムーズに共有できる。 Alkanoは標準のアイコンでも高度なデータ分析を行える上、データ分析で多くの有用なライブラリを有するPythonやRのコードで拡張でき、独自の分析コードをお持ちのユーザーの財産を活用できる。

■APIによる簡単な業務システム連携・組込
Alkanoの分析フローはGUIの画面を介さずにWeb API (RESTful API)で利用できるため、企業の業務システムから簡単に呼び出して組み込むことができます。Alkanoは、分析環境であるとともにデプロイ環境としても使えるので、運用時に新たな環境を用意しなくても業務にすぐに組み込める。

■伴走型サポート
導入企業の分析の課題を理解し解決策を提案する分析コンサルティング、各種セミナーやデータサイエンティスト人材育成プログラムのご提供等、データサイエンティストによるさまざまな伴走型サポートメニューが用意されている。

次世代データ分析プラットフォーム「Alkano」
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基本情報

製品形態 ソフトウェア
保守サポート -
サポートエリア 全国
こだわりポイント -
導入実績 501~1000社

仕様

メーカー NTTデータ数理システム
クライアント側OS Windows/Mac/Linux など
クライアント側対応プロセッサ -
クライアント側必要メモリ容量 -
クライアント側必要ディスク容量 -
クライアント側その他動作環境 対応ブラウザ:Chrome
サーバ側OS Windows Server 2019 1909以降
Windows 10 64bit 1909以降
いずれも64bit OSのみ対応
サーバ側対応プロセッサ 2GHz以上、4コア以上(8コア以上推奨)
サーバ側必要メモリ容量 8GB以上(16GB以上推奨)
サーバ側必要ディスク容量 空き容量50GB以上
サーバ側その他動作環境 -
その他特記事項 -

価格情報

お問い合わせください。

掲載企業

株式会社NTTデータ数理システム
URL:https://www.msi.co.jp

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Alkano事例集(製造業)(3.38MB)
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Alkano事例集(マーケティング)(2.51MB)
Alkanoの前製品(Visual Mining Studio/Deep Learnerなど)よりマーケティング関連の事例をまとめました。
Alkano事例集(アカデミック)(2.44MB)
Alkanoの前製品(Visual Mining Studio/Deep Learnerなど)よりアカデミック関連の事例をまとめました。