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p-day TableauとデータサイエンスとDXと - Coggle Diagram
p-day TableauとデータサイエンスとDXと
1.データ分析はDXの一丁目一番地
データサイエンスプロセスの実際
データドリブンを実現するために
提言
データ活用はDXの一丁目一番地、データ分析の力が活かされる時代の到来 10分
こちらのレポートを読むと、デジタル化すればデータが溜まり、それを活用するための準備、理解、その先の予測や最適化があり・・・と。今やっていることそのものが「DX」の重要パートだという感覚を持ちました。
私たち「データの周りの人」にとっては活躍の場が広がりそうですし、色々なワードに惑わされず、課題を解決していきたいなと思う次第です。 皆様はどうですか？
https://www.meti.go.jp/.../12/20201228004/20201228004-6.pdf
本日、参加されている方の中には「DX」という言葉と私たち「データ周りの人」がどう関わっていくのだろう？と思われている方もいるのではないでしょうか？
データサイエンス、DX、AI、機械学習といった言葉があふれている。
まずは小さな成功を重ねて大きく広げる。
データサイエンスのプロセスを素早く回すためにツールを活用する 30分
「やってみる」をやってみる。
現場の課題意識が一番大切 10分
DXの中でデータ分析の果たす役割とは
DXとデータサイエンスとTableau の関係
データサイエンスとはデータから価値を有無ためのプロセス
料理に例えられることが多い。
予測
そもそも予測するってどういうこと？
そのほかの機械学習の例
評価
準備
展会
理解
Tableau の技術的なお話
Einstein Discovery
Data Management Option
どのベンダーもこのプロセスを包括することを目指している。
DXとデータ活用
DX時代の業務部門はインサイトを得るためのデータ活用が必要となる
DX時代で勝ち抜いていくために、業務部門はどのようにデータを活用していくべきでしょうか。
小川：従来、業務部門では受注に基づいて出荷指示をするなど、主に業務を遂行するためにデータを活用し、扱うデータも業務活動の範囲に限られていました。しかし近年、デジタルトランスフォーメーション（以下、DX）により、業務内に閉じていた業務部門とデータとの関係が大きく変わり始めています。これからは業務プロセスをどう変革するか、多様化する市場やお客様一人ひとりのニーズにいかに応えていくかなど、インサイト（気づき）を得るためのデータ活用が求められます。扱うデータも業務活動だけでなく、IoTやSNSなどで日々発生する膨大で多様なデータが対象となります。
モノがあふれる時代に競争力を高めるためには、
良いモノを安く販売するビジネスモデルではなく、お客様にモノを通じて新たな体験や価値を提供するビジネスモデルへのシフトが必要です
。天候を含む現場のさまざまなデータに基づく予知保全、SNSでの情報を活かした商品開発やマーケティングなど、データが写像する現実世界を取り込んでビジネスを変革していくことが、DX時代の業務部門にとって重要な役割となります。
DX推進部門の立ち上げ時は、データスチュワード、データアーキテクト、データサイエンティストなどの役割が不明瞭で活動がなかなか進まないケースもあります。例えば、データサイエンティストが専門性を有する作業に集中できるように「データスチュワードの指示のもと、データカタログの作成や提供、BIツールへのデータ連携を行う」といった職務規定の明確化が重要となります。また、業務部門の要望すべてに応えるわけにはいかないため、交通整理や優先順位をつけることができるリーダーシップのある、データスチュワードのアサインも大切です。
しかし、
DXの“一丁目一番地”は、データ活用です。データ活用に関連するキーワードとしては、ビッグデータやデータサイエンス、更には AI やディープラーニングといったワードがあり、一緒に語られることが多いです。
DXを実現するには、データドリブンな文化が必要不可欠である。
できることを小さく始め、“結果を出し続ける”ことが重要です。
https://mag.executive.itmedia.co.jp/executive/articles/2101/13/news007.html
これまでのデータ活用は、アナリストやデータサイエンティストなどの専門家によるものでした。これからは、一般の社員がデータを活用して、CX、EXを向上させ、DXにつなげることが重要になります。