「b→dash」が大型アップデート AIでデータ活用にかかる工数を大幅削減
マーケティングオートメーション、WEB接客、売上分析、アクセス解析などが「より早く」、「より簡単に」
できるようなツールになったということなのかな？と思いました。問い合わせいれてみようと思います。
ＡＩが入った事で工数が減り、それによって低価格・早い導入が出来るようになったというのは素晴らしいですね！
・Data Preparation Engine（データ プリパレーション エンジン）
データ設計の自動最適化を支援するデータ予測整形エンジン。これにより、これまでエンジニアが150時間以上の工数をかけて実施していた、
データクレンジングやデータモデリングなどの前処理工程を、AIによって自動最適化することで、作業工数を80％以上削減することに成功した。
・Data Reactor（データリアクター）
過去累計3TBのデータ統合処理プロセスをAIが学習し、
データ統合業務を自動最適化する技術。これまで要していた工数から94％以上の削減を実現した。
・Data Pallet（データパレット）
データの変換時に必要だった「SQL業務」を不要にする、高速クエリ生成技術。
これにより、誰でも1時間程度でデータマートを簡単に作ることができる。
・Data Learning Drive（データ ラーニング ドライブ）
プロモーションの自動最適化を提案する技術。
13億件のユーザーデータと5.4兆円の購買データの学習により、施策のPDCAサイクルを自動最適化する。
次回の更新も楽しみにしていただけると幸いです！