「データ分析/解析」のノウハウ、賢い使い方のヒント

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データ分析/解析関連の運用&Tips

「データドリブン時代の勝ち組IT担当者」が外さない“あのスキル”とは?

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。

(2022/6/28)

「60%の経営幹部が信頼していない」データを改善する2つの要素

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。

(2022/5/16)

社員全員が「データ」で稼ぐ企業になるために必要なこと

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。

(2021/9/13)

数学のプロが「データサイエンティスト」になれるとは限らない“当然の理由”

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。

(2021/7/20)

「データの倫理的活用なんて当たり前」と自信満々な人ほど危険な理由

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。

(2021/4/6)

「データリテラシーの高い社員」が「分析ツールを使える社員」よりも貴重な理由

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。

(2021/3/8)

DataOps実践のヒント

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。

(2019/6/28)