メインコンテンツへジャンプ
ページ 1

ヘルスケア領域におけるデータドリブン・タレントインテリジェンス戦略とは?

このブログは、People Data Labsのイノベーション担当副社長であるベン・アイゼンバーグ氏と、LinkUpのChief Revenue Officerであるトム・アシェンマッカー氏との共同執筆によるものです。 あらゆる業界において、優秀な人材に対する需要は常に供給を上回っている。 例えば、バイオテクノロジー業界では、data scientists から生物医学エンジニアに至るまで、あらゆる職務において高度に専門化されたスキルが要求される。 ITこの分野の爆発的な成長(最近の成長率は 79%であるのに対し、 他の職種は8%である)により、これらの組織が熟練労働者を最も必要としているのは当然のことである。 人事・採用チームは、最高の人材を調達し、惹きつけ、維持するための革新的なデータドリブンソリューションを常に模索している。 結局のところ、組織の競争力の源泉は、提供する製品やサービスだけではないのだ。IT 、アイデアを実現する人的資本である。 マッキンゼーの調査に よると、 組織の上位25~50の役割が、企

テールゲートをするかしないか?:Databricks + AccuWeatherがMLを使ってフットボールファンの熱い疑問に答えた方法

NFLの熱狂的ファンであれ、母校を応援するOBであれ、テイラー・スウィフトを一目見ようとするスーパーファンであれ、フットボール・シーズンはアメリカで1年で最もエキサイティングな時期のひとつである。 そして、その楽しみ方にも事欠かない。 何百万人もの視聴者が自宅のソファや近所のバーでくつろぎながら観戦する一方で、多くの視聴者はお気に入りのチームの試合を見るために、時には氷点下の気温の中、スタジアムまで足を運ぶ。 また、チームと一緒に新しい都市を訪れたいと思う人もいるだろう。 しかし、ファンにとっては、1シーズン分の試合からどれを選ぶかを決めるのは大変なことなのだ。 お客様の「最も困難な問題」を解決するDatabricksの精神に則り、私たちはデータと機械学習の力を活用し、NFLや大学のフットボールファンがテールゲーティングで最も得をする方法を予測する手助けをしたいと考えました。 このブログポストでは、Databricks Lakehouse Platform(Databricks AutoMLと Databrick