「今」在る「今」のデータを有効に活用
皆さんがスーパーやコンビニで買い物をするときに,POS(Point of Sale)
データが記録されているのはご存知でしょうか?
POSデータには,いつ・どこで・何が・いくつ売れたといった販売情報が格
納されています。
現在でもPOSデータは,販売状況を分析したり,天候やイベントなどとの相
関関係を分析したりと様々な形で活用されています。
しかし,POSデータの量は膨大であり,それが原因で,収集から分析までに
時間が掛かっています。
皆さんがスーパーやコンビニで買い物をするときに,POS(Point of Sale)
データが記録されているのはご存知でしょうか?
POSデータには,いつ・どこで・何が・いくつ売れたといった販売情報が格
納されています。
現在でもPOSデータは,販売状況を分析したり,天候やイベントなどとの相
関関係を分析したりと様々な形で活用されています。
しかし,POSデータの量は膨大であり,それが原因で,収集から分析までに
時間が掛かっています。
「アルゴリズムトレード」をご存知でしょうか。
一言で表現するなら,「コンピュータシステムが株式の売買注文を自動的に実行
する」というものです。
証券会社がアルゴリズムトレードを顧客サービスとして提供する場合,売買を
判断する「アルゴリズム」の出来が他社と差別化を図る上で重要なポイントにな
ります。
製造業が抱える課題として,製造効率の向上や安定した品質の確保があります。
これらの課題を解決するために,これまで様々な観点から,製造ラインとITの
連携が検討されてきました。その一方,近年のセンサネットなどの新たな技術の
普及にともない,現場情報を活用した製造ライン管理の高度化が強く望まれてい
る状況にあります。