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Category: Industries

消費財企業と物流ベンダーがAWSデータレイクで車両管理を最適化する方法

この一連のブログのパート1 「消費財企業と物流ベンダーにとって車両管理データレイクが必要な理由」では、消費財企業と物流ベンダーが輸送と車両管理のためにデータレイクを必要とする理由を説明しました。 簡単に要約すると、データレイクは輸送と車両のデータを保存、管理、分析し、車両のメンテナンス、ドライバーの安全、配送ルート、小売業者や顧客の満足度を最適化し、コストと CO2 排出量を削減する理想的な方法です。 このフォローアップブログでは、さまざまなデータタイプとフォーマットにわたって、スケーラブルに簡単にデータを分析し、輸送車両を最適化できる AWS データレイクのアーキテクチャを説明します。

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消費財企業と物流ベンダーにとって車両管理データレイクが必要な理由

消費財企業にとって輸送は重要なパズルのピースです。現材料と構成部品を製造施設に配送し、完成品を小売業者と消費者に届けることが重要です。これは、輸送と物流に問題が起こると、消費財企業が大きな影響を受けることを意味します。inboundlogistics.com によると、労働力不足や消費者の購入増加、世界中の輸送の課題、予測困難な気象イベント、COVID-19 パンデミックの全体的な影響のため、2021 年中は輸送はタイトになると予想されています。 これらの要因から考えるべきポイントは何でしょうか?消費財企業は、輸送のニーズを注意深く監視する必要があります。 さらにできれば、問題が発生した際に迅速に対応できるよう、インバウンドおよびアウトバウンドの輸送ニーズを積極的に管理するべきです。 輸送ニーズを積極的に管理するために何ができるのか、疑問に思われるかもしれません。答えは車両管理 (フリートマネジメント) のためのデータレイク構築です。 このブログでは、消費財企業と物流ベンダーが輸送と配送車両を管理するために、データレイクがどのように役立つかを示します。

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ライブストリーミングチャンネルをAWS Elemental MediaLive Workflow Wizardで素早く作成する

モバイルの視聴者やウェブサイトに向けて様々な用途でビデオをストリーミングする必要性が高まっています。AWS Elemental MediaLiveは、自動化されたWorkflow Wizardを提供し、数回クリックするだけでライブストリーミングのワークフローを作成することができます。これにより、教育関係者、マーケティング担当者、社内広報チームなどが、ビデオストリーミング技術に関する深い知識がなくても、簡単に大規模なビデオコンテンツを共有できるようになります。

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2021 メディア業界のお客様向け AWS 勉強会 第三回「メディア系 AWS 活用事例紹介 ~ 新聞・出版 ~」

2021/07/07 にメディア業界のお客様向けにAWS勉強会を開催いたしました。第三回ではこれからクラウド・コンピューティング、 AWS の利用を検討される皆様へ、新聞・出版業界にフォーカスして事例をご紹介しています。資料のダウンロードおよび動画の視聴は下記のリンクからご利用頂けますので、合わせてご確認ください。 資料のダウンロード及び動画の視聴リンク それではここから当日のセッションの内容について簡単にご紹介させていただきます。

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ホテル業界におけるデジタル化:シームレス、非接触型、コネクテッド

これはWeBee でマネージングディレクターを務めるÖzgür Zan博士からのゲスト投稿です。 — ホスピタリティ業界が苦境に立たされているのは周知の事実です。COVID-19のロックダウンやその他のパンデミックの制限が緩和され始めても、人々は物理的な接触の潜在的なリスクについて引き続き懸念しています。デジタル化は数年前からトレンドでしたが、パンデミックにより、ホスピタリティ業界、特にホテル業界で非接触ソリューションの採用が加速しました。

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5g-and-wavelength-for-media-and-entertainment

メディア&エンターテインメントでの5GとAWS Wavelengthの活用

ライブ制作における5GとAWS Wavelengthの活用 5Gモバイルサービスが導入で、広帯域化、低遅延化、ネットワークスライシングが実現され、メディアやエンターテインメントでは次のような新しい形の顧客体験の提供に繋がることが期待されています。 拡張現実(Augmented Reality)や仮想現実(Virtual Reality:VR) – これらはしばしばXRと総称されますが、5Gネットワークの機能とモバイル・エッジ・コンピューティング(MEC)を組み合わせることで、これらのタイプのサービスをより柔軟に提供することができます。シーンはネットワーク上でレンダリングされ、XRコンテンツはローカルでのグラフィック処理を最小限に抑えてヘッドセットに直接配信することができます。 ビデオストリーミング – ビデオとオーディオをより高速に、より高品質で配信できるようになったことで、よりインタラクティブなビデオを大画面でストリーミングできるようになります。 ゲームストリーミング – 位置情報サービスやモバイルゲームが新しいジャンルのゲームを生み出したように、5GとMECの機能は、新しいタイプの低遅延ゲーム体験を可能にします。高品質のゲームコンテンツは、前もってダウンロードする必要がなく、性能の低いデバイスに直接ストリーミングすることができます。 これらのユースケースは地域や市場ごとに異なるスピードで成熟し、コンシューマー向け、プロフェッショナル向け、エンタープライズ向けの各ユースケースにおいて、エンドユーザーの体験を徐々に向上させていくと考えられます。

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2021 メディア業界のお客様向け AWS 勉強会 第二回「AWS を活用したリモートワーク入門」

2021/06/16 にメディア業界のお客様向けに第二回目となる AWS 勉強会を開催いたしました。この勉強会は二部構成となっており、前半の「AWS を活用したリモートワーク入門」では、リモートワークについて検討されているお客様を対象に、リモートワークを実現するための AWS サービスおよび事例をご紹介しました。また、後半の「AWS 上での Active Directory 展開パターンとベストプラクティス」では、 Active Directory を AWS 上でどのように展開するかについて AWS のサービスを含めてご紹介しました。資料のダウンロードおよび動画の視聴は下記のリンクからご利用頂けますので、合わせてご確認ください。 資料のダウンロード及び動画の視聴リンク それではここから当日のセッション内容について簡単にご紹介させていただきます。

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ページングドクタークラウド! Amazon HealthLake が一般公開されました

AWS re: Invent 2020 ではAmazon HealthLake をプレビューしました。これは、フルマネージドの HIPAA 対応サービスです。さまざまなサイロやフォーマットで存在するヘルスケア及びライフサイエンスのお客様の健康情報を、構造化され一元化された AWS データレイクに集約します。分析と機械学習 (ML) を使用してそのデータからインサイト抽出を行います。今日、Amazon HealthLake が、 AWS のすべてのお客様にご利用いただけるようになったことをお知らせすることができて大変嬉しく思います。 医療データを迅速かつあらゆるスケールで保存、変換、分析する機能は、健康に関する質の高い意思決定に不可欠です。医師は日々の診療で、最善の対応を特定するために、患者の完全に時系列に沿った病歴を必要とします。緊急時には、医療チームに適切なタイミングで適切な情報を提供することで、患者の転帰を大幅に改善できます。同様に、集団の健康傾向や薬物治験対象者を特定するため、ヘルスケアやライフサイエンスの研究者にはモデルを分析・構築できる、質の高い標準化されたデータが必要です。 従来、ほとんどの医療データは、臨床メモなどの構造化されていないテキストに限定され、IT サイロに保存されてきました。異種混在のアプリケーション、インフラストラクチャおよびデータのフォーマットのせいで、医師が患者のデータにアクセスしインサイトを抽出することが困難な状態でした。その問題を解決するために Amazon HealthLake を構築しました。 今すぐ使ってみたい場合は、Amazon HealthLake の AWS コンソールに今すぐジャンプできます。さらに詳しく知りたい方は、このままお付き合いください。

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Amazon LiveでのAmazon IVSを活用したインタラクティブなShoppable(ショッパブル)ビデオライブストリーム

OTTコンテンツ、ソーシャルメディア、そしてコネクテッドテクノロジーが普及した今、消費者はこれまで以上にライブやオンデマンドのビデオに注目しています。約80%の消費者はブログを読むよりもライブビデオを見たいと考えており、一般的なビデオストリーミングはインターネットトラフィックの80%以上を占めると推測されています。米国でいち早くライブストリーム・ショッピングを開始したAmazon Liveは、Amazon Interactive Video Service(Amazon IVS)を利用して、お客様とお気に入りのインフルエンサーやブランドとを結びつけ、インタラクティブなライブストリームを通じてお客様にショッピングのインスピレーションを提供しています。

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lekker 社が顧客離反モデルの開発で Amazon SageMaker Debugger を利用して、より多くの洞察を得た方法

この記事は、「How lekker got more insights into their customer churn model with Amazon SageMaker Debugger」を翻訳したものです。 lekker Energie GmbH 社(以下、lekker 社)は、40万人以上の顧客を持ち、ドイツのエネルギー市場において、非常に広範なエリアにビジネスを展開する電気とガスの主要なプロバイダーです。lekker 社は顧客とサービスを重視した企業であり、市場の同種企業比較では常にトップの評価を得ています。一般家庭にグリーン電力を提供する最も重要なサプライヤーの一つとして、220人の従業員を擁する同社は、環境と消費者に優しい製品を提供しています。 ドイツのエネルギー市場は、1990年代に自由化されました。それ以来、顧客はエネルギーやガスの供給者を自由に選ぶことができるようになりました。自由化の際、ドイツ政府はスイッチングプロセスを標準化したため、エネルギーやガスの供給者を変更することは簡単にできます。しかし、自社の解約率を低く抑えることは、lekker 社にとって難しい課題です。既存のお客様の離脱を防ぐことは、新規のお客様を獲得するよりも数倍安価です。低い解約率を実現する最良の方法は、顧客を満足させることです。顧客の解約リスクに関する知識は、解約する可能性が高い顧客に lekker 社が集中できるため、ターゲットベースのキャンペーンに役立つ情報です。 この記事では、lekker 社が Amazon SageMaker Debugger を使用して、顧客の解約モデルについて深い洞察を得る方法について説明します。この Debugger は、モデルの学習中に自動的にデータを収集し、モデルの学習における問題を自動的に検出するビルトイン・ルール(組込みルール)を提供します。

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