大型スクリーンのダッシュボードを確認するオフィスワーカー
ビジネストーク


AIを大規模に導入するためにデータを刷新します。

製薬バリューチェーン全体にわたり、AI対応データ基盤を構築する。
会議のスケジューリング
サイロ化されたレガシーデータプラットフォームは、AIの性能と信頼性を制限する。
なぜ大規模AIのためのデータ近代化が必要なのか?
データ近代化は、研究開発、製造、臨床、商業の各領域にわたるデータを統合、標準化、および管理します。

統合されたデータファブリックにより、組織はコンプライアンスとセキュリティを確保しながら、信頼性の高いAIを大規模に実現します。これにより、AIはデータから始まる——現代的な基盤、真のインパクトをもたらします。

主なメリット
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信頼できるデータへのより迅速なアクセス
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AIモデルの性能向上
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レガシープラットフォームからの移行
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データ所有権とガバナンス

NTTデータのサポート体制は?

01
データ戦略とアーキテクチャ設計
02
データファブリックとレイクハウス実装
03
マスターデータおよびメタデータのガバナンス
図表が表示されたタブレットを操作する様子
04
セキュリティ、プライバシー、およびコンプライアンス
05
アナリティクスおよびAIチームのためのエンablement
実証済みの効果
データ基盤の強化
重要な結果
製薬・ライフサイエンス企業は測定可能な改善を達成する
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データの可用性
アクセスの拡大
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分析サイクル時間

遅延の削減

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AI対応準備

成熟度の向上

製薬バリューチェーン全体にAI対応データ基盤を構築する
AI用のデータを準備する
ドラッグ