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Tag: Data Analytics

消費財業界におけるデータおよびアナリティクス機能の勢いを加速させる

この記事は、”Accelerating Momentum in CPG Data and Analytics Capabilities” を翻訳したものです。 消費財(CPG)業界の最新のトレンドの多くは、サプライチェーン、製造、顧客施策の観点でのソリューションが中心となっています。これらのソリューションの基礎となるのは、イノベーション、進歩、スピードを加速するデータとアナリティクスの機能です。CPG 企業にとってデータとアナリティクスはどのように進化してきたのか、どこで新しいパターンと発展が起こったのか、そして今後何が期待できるのかを探ってみましょう。

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AWS 上にデータレイクを構築し分析する方法を AWS エキスパートと一緒に1日で学びませんか?

この記事は、2021年3月30日に Kumar Kumaraguruparan によって投稿された Spend a day with AWS experts, and learn how to build a data lake を翻訳したものです。 データ分析・活用になぜデータレイクが必要なのでしょうか? IDC によると、今後3年間で、過去30年間を合わせたよりも多くのデータが生成されるという調査結果があることをご存知でしょうか?デジタル化した社会ではこれまで以上に多くのデータが作成され、ソーシャルメディアや各種 IoT センサーなど、多くのソースから流れてくるリアルタイムのデータが生成されています。さらに、データは、顧客の注文記録のような従来のリレーショナルデータベースで管理できるような構造化されたものから、テキスト、画像、ビデオのような従来のリレーショナルデータベースでは管理できない非構造化されたものまで、さまざまな形態があります。

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自律的な旅:消費財企業がサプライチェーンの需要計画をどのように変革できるか

2020 年の消費財 (Consumer Packaged Goods; CPG) サプライチェーン管理にとって、需要の混乱は大きな課題であり、今後も大きな課題となるでしょう。 以前のブログ記事「データ駆動型需要計画: 機械学習とデマンドセンシングにより消費財業界の混乱に向き合う」で説明したように、サプライチェーンの需要の混乱を解決する一環として、需要計画の改善があります。機械学習 (ML) を活用した高度な予測とデマンドセンシングは、計画をより正確かつ効率的にするための鍵となります。 オペレーションの最適化と収益の最大化に不可欠な注文割当は、需要の変動に対応するためにはさらに重要です。これは、注文の優先順位付け、調達場所、出荷方法など、注文をどのように、いつ、どこで履行すべきかを決定する動的なプロセスです。効果的な注文割当により、消費財企業は、最も費用対効果の高い方法で、時間どおりに、全ての注文を納品することができます。

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