「ABEJA Platform」を基盤に顧客企業の基幹業務のプロセスを変革しビジネスの継続的な収益成長の実現に伴走。
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KNIME Analytics Platform 5.4 is now out!Read about faster workflow building with K-AI, easier node search, expanded LLM support, enhanced GenAI governance, and simplified access to tools like Tableau. Visual workflows for complex data & AI work.KNIME workflows allow anyone, whether they’re a business analyst or an experienced data scientist, to harness the latest and greatest data technology throu
ハノーバーメッセレポートの第11弾はシーメンスだ。 先日MindSphere ver3がリリースされ、その具体的な内容が見れるのではないかと期待をしていた。「IoTのOS」を標榜しているこのIoTプラットフォーム。標準的な接続に関してはすべてシーメンスが準備し、各企業独自の接続いついてはドライバーを企業が提供するという方式を取っている。 これはあたかも、パソコンにドライバーを提供するサプライヤーが、ドライバーを準備するようだ。 さらに、MindSphere上には、AIや分析ソフトなどが搭載されていて、さらに自社のオリジナルアプリの開発も行うことができる。こういったところもOSという表現がわかりやすい。 では、このIoTのOS、どういう基本機能があり、どういうことができるのかについてレポートする。 Ver2までのおさらいと、Ver3となったMindSphereでできること Mindspher
システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPythonの技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ
事業運営に立ちはだかる 最大の難問を 解決するために 事業変革と働き方改革の両立、限られた資源と急激な需要変化への対応など、 企業は今、相反する難題に直面しています。 さまざまな問題に折り合いをつけながら、これまでの限界を突破して、最善の解を導き出していく。 持続的な企業の成長と価値向上を図るため、 一層に複雑化した課題を解決する次なる一手が求められています。 モノの流れを効率よく 物流の最適化 物流の2024年問題や変化し続ける社会的要請に応えるため、 業務効率や柔軟性を高めて、 物流機能を強化する取り組みが求められます。 詳しく見る
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