インテリジェント データ クラウドがデジタル変革の鍵となる理由

デジタル ディスラプションの時代である現在、あらゆる業界の企業は、優れたテクノロジー、ビジネス モデル、運用バリュー チェーン、消費者体験を提供する他社との競争に直面しています。デジタル トランスフォーメーションは新しい現象ではありませんが、過去数年間で小売、ヘルスケア、金融サービス、輸送、自動車、メディア、エンターテイメント、製造の各分野で加速しています。

デジタルイノベーターは、はるかに速いペースで発明することで、既存企業のビジネスモデルを破壊しています。これらのデジタルパイオニアは、ビジネス全体にわたってデータを統合することで、真の変化と価値を生み出す可能性を理解しています。彼らは、会社を24時間365日確実に運営し、イノベーションを推進できる、耐久性のあるミッションクリティカルなデータベース、分析、機械学習システムのメリットを享受しています。デジタルイノベーターは、オープンでインテリジェントで信頼できるプラットフォームを使用してデータクラウドを構築しており、それを今行っています。

インテリジェントデータクラウドを活用したデジタル変革を推進するお客様

1. The Home Depot（THD）は、2,000 を超える拠点に保管されている 50,000 点以上の商品を扱う 40 万人以上の従業員に、各顧客が必要とする商品に関する分析情報を提供することで、従業員のスキル向上に努めています。運用ユースケースに Cloud SQL、Spanner、Bigtable を使用するだけでなく、THD は AI を導入して、店内ナビゲーション用のモバイル アプリケーションを使用して商品の場所を特定できるようにしています。
2. アメリカがん協会は、ML とコンピューターを使用して、デジタル病理画像に固有のパターンを特定し、患者の転帰を改善できる可能性を秘め、乳がん画像を 12 倍速く分析しました。熱心な病理学者のスタッフがいたとしても、機械学習なしでは 1,700 個の組織サンプルを評価するのに 3 か月ではなく数年かかっていたでしょう。
3. UPS は、BigQuery と Spanner を使用してより多くの商品をより安価に配送し、よりインテリジェントかつ俊敏な方法で顧客にサービスを提供することで、燃料使用量を年間 1,000 万ガロン削減し、年間最大 4 億ドルを節約しています。
4. オンライン ストアの Zulily は、人工知能、機械学習、クラウド コンピューティングの最新機能を活用して、有意義な方法で消費者を開発し、サービスを提供しています。オンライン バイヤーに衣服を着用したときの外観を正確に伝えるために、Zulily は機械学習モデルをトレーニングして製品の写真を分析し、情報を抽出しています。同社は、AutoML Vision などのクラウドベースのテクノロジーを使用して、このようなソリューションを開発しています。
5. ANZ 銀行は、BigQuery、Cloud SQL、Spanner を使用して、トランザクションを以前よりも最大 250 倍速く処理しています。
6. ML、BigQuery、Google Kubernetes Engine のサポートにより、Priceline はデータに基づく選択をより迅速に行えるようになり、変化する顧客の要求に迅速に適応できるようになりました。

時代遅れのデータシステムに閉じ込められた現代のデータ手法

Google Cloud のクライアントである The Home Depot（THD）は、大規模な展開（大規模な店舗、幅広い製品ラインナップ、そして何よりも顧客満足度の高さ）によって評判を築いてきました。しかし、時が経つにつれ、THD は課題があることに気付きました。それはもちろんビッグデータでした。THD は、長年にわたる成功は完全にデータ主導であったにもかかわらず、戦略を更新する方法を模索していました。機器レンタルやホームサービスなど、関連会社の複雑な業務をより効果的に組み合わせたいと考えていました。さらに、データ分析チームと店舗スタッフにモバイル コンピューティング デバイスをより適切に装備し、e コマースや人工知能（AI）などの最新のツールを活用して顧客のニーズに対応したいと考えていました。

同社の現在のオンプレミス データ ウェアハウスは、継続的な分析のニーズによって過負荷となり、データ アナリストのますます高度化するユース ケースを管理できなくなり、最新の課題に対応できなくなっていました。

その結果、データ ウェアハウスが大幅に拡張されただけでなく、優先順位、パフォーマンス、費用の管理も困難になりました。

環境に容量を追加するには、THD 側で広範囲にわたる計画、設計、テストが必要でした。ある例では、オンプレミスの容量を拡張するために 6 か月の準備と 3 日間のサービス中断が必要でした。しかし、そのメリットは長くは続きませんでした。1 年以内に容量不足が再発し、パフォーマンスが低下し、すべての重要なレポート作成および分析ワークロードを実行する能力が低下しました。また、Home Depot では、チーム向けのアプリの展開を高速化し、リソースを管理する必要性を排除するために、運用データベースをアップグレードする必要がありました。

THD には、顧客体験や製品 SKU などを強化するために必要な販売、製品、配送の分析情報へのリアルタイム アクセスが欠けており、顧客体験が鍵となる業界での競争能力を妨げていました。

聞き覚えがありますか? こうした困難は今や組織全体に広がっています。THD を含む大多数の組織にとって、従来のテクノロジーを運用しながら最新のデータ戦略を実装することはもはや不可能です。

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