分析用に最適化されたデータ

科学的発見の促進、イノベーションの推進

散在している複雑かつ多様なR&Dデータを収集して
価値創造エンジンとして生まれ変わらせます。

なぜEnthoughtなのか

科学イノベーションはデータから始まります。ところが、データの宝の山がリサーチラボの中に眠ったままになっています。 なぜならばR&Dデータは他のデータとは違い、通常、散在した画像、ビデオ、数値表、科学的測定値などの集合体であり、その価値を引き出すのが難しいからです。 すぐ利用できるデータが科学者の手元にあるときに初めて、迅速なイテレーションや科学的発見を実現することができます。しかし、科学者はデータを活用する代わりに、データを収集することにあまりにも多くの時間を費やしています。 Enthoughtは、分析用に最適化されたデータをすぐに使える状態で提供します。科学者はこのデータを活用し、これまでにない価値を発見し、イノベーションを促進することができます。

Enthoughtは、科学的知識と卓越したコンピューティング能力を融合させます。 当社はR&Dデータに伴うユニークな課題を理解しており、その価値を活用して早期の科学的発見とスマートなイノベーションを実現する方法を知っています。

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お問い合わせ よくある質問(FAQ)やアナウンスメント等をナレッジベースにまとめてありますのでご確認ください。

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Enthought Tool Suiteは、Enthought、当社のパートナー、Scientific Pythonコミュニティが開発したオープンソースコンポーネントのコレクションです。当社はEnthought Tool Suiteを日々利用し、カスタム科学アプリケーションを構築しています。

R&Dデータの価値を引き出す

R&Dデータの価値は明らかですが、それを抽出するには特別な処理を要することから、R&Dデータをソートする作業は非常に困難に思われます。 実際、R&Dエグゼクティブを対象としたアンケート調査によると、75パーセントが、アドバンストアナリティクスが将来のR&Dアクティビティにおいて中枢的な役割を果たすと考えているにもかかわらず、実際にR&D組織がこうしたアナリティクスを活用していると答えたのは、わずか25パーセントでした。

汎用データの管理ソリューションでは、R&Dデータが提示する課題に応えることはできません。研究者は時間がかかるマニュアルプロセスの管理に追われ、成果を上げることができないかもしれません。 そこでEnthought Edgeが役に立ちます。

Alexandre Chabot-Leclerc

Vice President, Digital Transformation Solutions

Tim Diller

Director, Digital Transformation Services

Mark Dickinson

Director, Software Architecture

Eric Olsen

Director, Training Solutions

Glen Granzow

Scientific Software Technical Trainer

Sogo Shiozawa

Scientific Software Developer

Kuya Takami

Senior DTX Services Consultant and Instructor

Logan Thomas

Senior DTX Services Consultant and Instructor

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