「データドリブン経営」で重要なマネジメント
近年、「 データドリブン経営」という言葉が聞かれるようになりました。しかし、言葉
アナリティクス・ブログ
データサイエンティストを活かせない5つのワケ
データサイエンティストを採用したり外注したりすることが増えていると思いますが、「あとは任せました」という「丸投げ」では決してうまくいきません。そうした「人材を活かせない」企業の特徴をまとめてみました。
データ分析プロジェクトのための4ステップ
「データ分析のプロジェクトって何から始めるの？」や「プロジェクトがいまひとつうまくいかない」というお困りはありませんか？今回ご紹介する4ステップでどんどんデータが価値に変わる！
データサイエンスとデータマネジメントの関係がよくわかる！
「データサイエンス」と「データマネジメント」という似たような言葉があります。この2つのことばの違いや役割を知っておくと、「データドリブン経営」とても役立ちます。
「アート」があればもっとデータサイエンスが活きるワケ
データサイエンスの力を企業経営に活用するためには「アート(芸術的)」な視点からのアプローチが必要になります。「アート」と「サイエンス」の両輪が企業変革を引き起こすのです。
【経営者のための】デジタル化で経営変革するための4つのポイント！
「デジタル化を進めていきたいが、何から手を付けていいかわからない」「何を検討すればよいかわからない」という疑問にお答えする「4つ」のポイントをご紹介いたします。
最新！データ活用レベルとフレームワーク活用方法
企業でデータ活用を進めていく上での活用レベルチェックと、それぞれのレベルで役に立つフレームワークをまとめてみました。データサイエンスをビジネスにどう活かすかヒント満載です。
データ活用・AI開発のための「ABCDE」フレームワーク
データを活用したり人工知能の開発を行っていくにあたって、ABCDEフレームワークを活用すると、プロジェクトがスムーズに進みやすくなります。「何をどうすればいい？」が解決できます。
データ利活用の目的を決めるための3つの視点
AI、IoT、デジタルトランスフォーメーションといった言葉に踊らされていませんか？データを上手く活用していくためにはしっかりとした「目的」を決めることが大切です。目的を決めるための3つの視点をご紹介致します。
誰でもわかる「データマネジメント」の超基本
「データが上手く活用できない」というお悩みは「データマネジメント」によって解決できます。今回はデータマネジメントの超基本として、初心者でもわかるデータマネジメントのコンセプトをご紹介致します。