データサイエンティストはデータを深く探求できなければならない。データサイエンティストと他の分析の専門家を区別するものは何だろうか。
データサイエンティストの仕事は、他のBI（ビジネスインテリジェンス）や分析の専門家とどう違うのだろうか。また、データサイエンティストになるには、どんな類の訓練と教育が必要なのだろうか。
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データから得られるインサイトを活用して、企業の競争力を強化していくことの重要性が高まっている。しかし、有用なインサイトの生成は簡単なことではない。その実践を阻む課題を確認しながら、解決策について解説する。
昨今、法人営業においては消費者のニーズを正確に捉え、迅速に対応することが求められている。こうした中で注目されているのが、インテントデータ活用による顧客の興味関心の可視化だ。本資料では、インテントデータのポイントを解説する。
データの爆発的な増加に加えてビジネスにおけるAI活用が加速する中、AIのメリットを最大限に引き出すためにもデータガバナンスの重要性が高まっている。AI時代のデータガバナンスにおいて押さえておきたい5つの柱を解説する。
データの利活用を進めるためにはデータ基盤の導入が必要だ。しかし、データ基盤を構築／運用するためにはさまざまな課題を乗り越えなければならない。本資料では、データ活用環境の構築に成功した15社の事例からそのヒントを解説する。
データ分析・活用とその前提となるデータ可視化のため、多くの企業で導入されているTableau。有用性の高いツールだが、「運用・保守にコストやリソースが割かれる」などの課題もある。これらの課題を解消する方法を探る。
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