データ主導のビジネスを実現するためにIT部門の力は不可欠だが、ITインフラの運用管理スキルだけでは太刀打ちできない可能性がある。IT部門が「データドリブン経営」に貢献するのに必要なスキルとは。
データ駆動、データ主導が叫ばれて久しいが、60%の経営幹部はデータを信頼していない。経営にデータを生かすには、データ品質の向上が不可欠だ。その答えは2つある。
セルフサービスBIツールは企業に4つのメリットを提供する。今回はそのうち「幅広く使える」「ビジネスチャンスが見つかる」の2つに注目してみよう。
AI技術を扱う人材の需要は飛躍的に高まっている。そもそもそうした「AI人材」にはどのような仕事があるのか。キャリアを築く上でのポイントは何か。
AI技術のために用意したデータを、企業は倫理的に扱えているのか。データの倫理的活用に自信を見せるビジネスリーダーもいるが、その実態は。
競争力を高めるためにデータ主導型の意思決定を目指す企業は、何をすればよいのか。重要なのは人材育成だが、分析ツールが使える従業員を育てることだけが全てではない。鍵は「データリテラシー」の向上だ。
データサイエンティストがDataOpsを実践するには、データを扱う環境が必要だ。都度IT部門と交渉して環境を整えてもらうようでは時間がかかり過ぎる。