リスク管理や不正阻止のためにクレジットカード取引を拒否する場合や、貸付の承認や製品の品質管理を行う場合など、データが重要な役割を果たす業務では、「自動化された分析モデル」がデジタル・トランスフォーションの推進力として効果を発揮します。
データ駆動型の業務遂行態勢を構築する際は、「データ」⇒「ディスカバリー」⇒「デプロイメント」という工程を辿ることになりますが、これらの工程は実際には「アナリティクス・ライフサイクル」という形で継続的なループを形成しています。このサイクルを回す駆動力となるのは、ビジネスアナリスト、データサイエンティスト、開発担当者のチームワークです。
「価値実現までの時間」の重要性を踏まえれば、ここで追求するべき目標は、インテリジェントな方法で処理を自動化および高速化できる仕組みを、できるだけ多くの工程に組み込むことです。この課題を解決する上で鍵となるテクノロジー要素は「超並列処理(MPP)」と呼ばれる手法です。この手法を利用すると、複数のモデルを大量かつ複雑なデータに対して実行する際の速度を大幅に高めることができ、モデル開発者の生産性は最大で100倍も向上します。