データドリブン

データ活用の重要性が説かれています。AIがビジネスの中心に担うようになればなおさらのこといいます。「データドリブン」、経験や勘に頼らずに収集したデータに基づいて判断、アクションしようとするものです。科学的態度の源泉です。客観的な意思決定が可能になるといわれ、業務効率化が進み、リスクが低減され、業績が改善することができるといわれます。しかし、そこに意識的疑問的態度がなければ、宝の持ち腐れ、適切に管理・分析されることがありません。まして完璧にデータがそろうということはないのですから。常にデータの不足はあるもので、追加で取得を試みたり、何かで代用したりします。 森羅万象、すべてをデータ化するに至って…

※この記事は続き物となっています。先にこちらをお読みください。 data-shark.hatenablog.com 目次 プロジェクトの各フェーズで意識すべき50のチェック項目 ①立ち上げ ②課題定義 ③仮説立案 ④分析の準備（データ収集・加工・分析環境構築） ⑤データ探索 ⑥分析設計 ⑦実分析 ⑧業務展開 ⑨効果検証 参考文献 プロジェクトの各フェーズで意識すべき50のチェック項目 では、前段で定義した各プロセスで、これだけは外さないようにしたいというチェック項目を列挙してみる。 また参考までに、それぞれのチェックポイントを外すとどのような結末が待っているのか、筆者自身の経験も踏まえた失敗事…

自社でデータ分析に取り組むも成果を出せている企業は少ない 「データサイエンス」「AI」「ビッグデータ」といったキーワードは一過性のバズワードではなくなり、多くの日本企業ではデータサイエンティストを採用し、社内のデータを活用して業務改善やトップライン向上を目指すプロジェクトが行われるようになっている。 しかし、一部の先進企業を除き、ビジネス的な成果を刈り取れている企業は少ないというのが実情だ。*1また、一部の取り組みが功を奏し、PoCまで進んだとしても全社的な業務展開には至らないケースも多いと聞く。 そこで、今回は一人のデータサイエンティストとして普段意識している、①データ分析プロジェクトの王道…

データ ✕ AIの重要性が叫ばれている昨今、「データを通じて顧客のニーズを理解し、提供価値を高めることの重要性」にもはや異論はないだろう。 しかし、その道程は単純ではない。まずは、ポストコロナ時代に日本企業を取り巻くデータ利活用の背景・課題から整理しておこう。 パンデミックを経て高まるデータ利活用の必要性 パンデミックを経て企業を取り巻く環境が変化し、デジタル接点でデータを活用して提供価値を上げていきたいのに、データはますます手に入りにくくなるというジレンマが発生している。 変化①：顧客接点のデジタル化 2020年のパンデミック以降、企業の顧客接点の約60%はデジタルにシフト*1 変化②：プラ…

ビッグデータとは何か ビッグデータは、その巨大さと複雑さから従来のデータ処理方法では扱いきれないデータセットを指します。この概念は、データの量（Volume）、速度（Velocity）、多様性（Variety）の3Vによって特徴付けられます。 ビッグデータの特徴 Volume（ボリューム）: データの量が膨大で、テラバイトからペタバイト、さらにはエクサバイトのオーダーにも及びます。 Velocity（速度）: データは高速で生成され、しばしばリアルタイムでの処理が求められます。 Variety（多様性）: テキスト、画像、ビデオ、センサーデータなど、多様な形式のデータが含まれます。 ビッグデー…

データサイエンスとは何か データサイエンスは、データから価値ある洞察を引き出し、意思決定を支援する学際的な分野です。統計学、数学、コンピュータサイエンス、情報理論などの要素を組み合わせ、ビッグデータの分析に重点を置いています。この分野は、データの収集、加工、分析を通じて、ビジネス戦略や科学的発見に貢献する方法を提供します。 データサイエンスの進化 デジタル化の進展とともに、データサイエンスは急速に発展してきました。インターネット、ソーシャルメディア、モバイルデバイスなどが生み出すビッグデータの増加に伴い、データサイエンスの手法と技術は進化を続けています。ビッグデータの分析は、新しいビジネスモデ…

こちらの記事はアソビュー！ Advent Calendar 2023 の18日目です。🎄 こんにちわ。アソビューCPOの横峯です。 もうすぐ2024年ですね！24という数字はなんか好きです。 24といえばジャック・バウアーや昨年引退されたイニエスタ選手のバルセロナ時代の最初の背番号ですね。 24番のときのイニエスタが一番好きです。 弊社はこれまで約1年半さまざまなデータを活用できるよう基盤を整理し分析をしながら施策を進めてきました。 これまでの基盤構築や活用の話はこちら tech.asoview.co.jp tech.asoview.co.jp 基盤構築に関しては直近データエンジニア霧生が書い…