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日本オラクル株式会社

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動画で解説:データ分析の専門知識なしに、離職率の原因と対策を探る方法

データを活用できるかどうかが企業の成長を左右する大きな要素となっている昨今。中でも効果が期待されている分野が、機械学習を活用したデータベースの自律化だ。アナリストによる分析と何が違うのか、その特長を分かりやすく解説する。

要約

 調査会社のIDCによると、2020年までにデータを活用できる企業とそうでない企業とでは、4300億ドルもの収益差が生じることが予測されているという。このことから分かるように、データを駆使して問題解決に当たることは、いまや成長に不可欠な要素となっている。中でも効果が期待されている分野が、機械学習を活用した自律型データベースだ。

 一般的なデータ可視化ツールの場合、分析作業は人間のバイアスの影響を受けやすく、公平な結果を導き出すことが難しい。だが、機械学習を取り入れることで、データに基づく客観的な分析が可能になるため、問題に対する根本原因を究明できる。さらに、昨今のモバイルテクノロジーの進歩により、こうした高度な分析を場所に縛られずに行うことも可能になっている。

 本コンテンツでは、アナリスト不要で誰でもビッグデータ分析を可能にする「自律型データベース」の特長について、動画で分かりやすく解説する。動画内では、離職率の改善というテーマにおいて、2人のアナリストと自律型データベースの分析結果を比較するという興味深い内容も紹介されているので、ぜひその結果を確認してみてほしい。

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