データ分析・データ利活用
データ分析業務活用道場
AI・データ分析を業務改善に活用するための伴走型のコンサルティング・トレーニングサービス
事業部門の業務改善・改革にAI・データ分析を利活用していく方法をワークショップと講習を通じて、身につけていただくコンサルティング・トレーニングサービスです。「業務課題からデータ分析テーマを導出する方法」と「基礎的なデータ分析の進め方」を学ぶことができます。
道場の概要
AI・データ分析がビジネスに貢献するためには、「ビジネス課題設定」・「データ分析」・「ビジネス施策の実施」の3つのプロセスが必要となります。どれか1つでも欠けるとAI・データ分析はビジネスに貢献できません。
本サービスは、「ビジネス課題設定」および「データ分析」にフォーカスしています。
1.ビジネス課題設定
データ分析テーマ導出ワークショップでは、実際の業務課題からデータ分析テーマを導出します。業務課題からデータ分析テーマを導出するためのポイントを理解し、データ分析で業務に貢献できるスジのよい業務課題を選び出し、分析テーマとしてとりまとめます。
2.データ分析
基礎的なデータ分析が正しく行えることを目指して、「データ分析をロジカルに設計する方法」と「分析結果の解釈方法」を学びます。
AI・データ分析の利活用を通じて業務を改善したいと考えておられる「事業領域のご担当者様」に最適なサービスです。
道場の位置付け
データ分析に関する研修の限界とその対策
道場のゴールと構成するプロセス
道場の狙い、ゴール
道場を構成するパッケージ
受講生の必須要件、選考の勧め、データ分析テーマと分析者のスキルレベル
データ分析テーマと分析者のスキルレベル
データ分析テーマは持ち込まれた業務課題とデータセットから導出するため、テーマに記載される分析内容は想定している分析者のスキルレベルとマッチしていないことも起こり得ます。
その場合の対応は大きく2つに分けられます。
1つは 「時間がかかってもその分析に必要な分析スキルを身につけること」、もう1つは 「分析作業をアウトソースすること」 です。
ここでは、高度分析(AI・機械学習)のケースで現実的な対応となるアウトソースについて説明します。
まずアウトソースする場合であっても、データ分析の上流工程である「データ分析テーマの導出」は委託元が実施する必要があります。
そして、委託元がアウトソースした仕事をしっかりとグリップするためには、テーマ導出に加えて、データ分析講習レベルの知識は必要になります。
またアウトソース先には、当社のような 「データ分析を行うベンダー」 と 「機械学習自動化プラットフォーム(Auto ML)」 の2つが現実解となります。
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