カテゴリー: AI

はじめに 前回は「分析ツール・プラットフォームの選定」について解説しました。どんなに素晴らしいツールを導入しても、分析に使う「データの品質」が低ければ、正確な結果や役立つインサイトは得られません。例えば、顧客の住所や名前...

はじめに 前回は「目的別のデータ活用テーマ設定」についてお話ししました。部署ごとの課題や目標を明確にし、どのようにデータ分析を活用すれば成果に結びつくかを検討していただいたかと思います。しかし、いざ分析を始めようとしたと...

はじめに 前回の「データ活用の全社教育計画」では、組織全体がデータ分析を使いこなすために必要な教育の考え方や研修プランについてお話ししました。基礎リテラシーを養い、データに対する抵抗感を減らせたら、いよいよ次は「どんなテ...

はじめに 前回は「現状のITインフラ・データ管理状況の把握」についてご紹介しました。自社にどんなデータがあり、どんなシステムで運用されているかを可視化する作業は、データ活用プロジェクトを進める上で欠かせないステップでした...

はじめに 前回は、「プロジェクト体制の整備」についてご紹介しました。プロジェクトを円滑に進めるには、経営層や各部署、そしてIT・分析担当が連携できる枠組みが大切でしたね。しかし、いざデータ活用を始めるとなると、まず最初に...

はじめに 前回は「経営層によるビジョン・目的の明確化」についてお伝えしました。ビジョンをはっきりさせることで、データ活用プロジェクトを全社的に推進するための大きな土台ができたはずです。しかし、実際に社内で動き始める際は、...

はじめに データ活用を全社的に推進するうえで、まずもっとも重要になるのが「経営層によるビジョン・目的の明確化」です。なぜなら、どんなに分析技術やITインフラを整えても、経営トップが「データを使って事業を成長させる」という...