「使われてなんぼ」のデータサイエンス 現場との連携で持続的に成果を出す方法 - データドリブン経営の実現を目指す企業が増える中、データサイエンティストに求められる要件が改めて見直されている。予測モデルの精度を上げるだけでなく、そのモデルがビジネスプロセスに実装され、成果を継続的に出し続けることが重視されるようになっているのだ。カギを握るのが、現場との連携である。重要な経営資源であるデータから、ビジネス成果を創出し続けるための勘所と、実現の方法論を考える。「使われてなんぼ」のデータサイエンス 現場との連携で持続的に成果を出す方法 - データドリブン経営の実現を目指す企業が増える中、データサイエンティストに求められる要件が改めて見直されている。予測モデルの精度を上げるだけでなく、そのモデルがビジネスプロセスに実装され、成果を継続的に出し続けることが重視されるようになっているのだ。カギを握るのが、現場との連携である。重要な経営資源であるデータから、ビジネス成果を創出し続けるための勘所と、実現の方法論を考える。

データドリブン経営の実現を目指す企業が増える中、データサイエンティストに求められる要件が改めて見直されている。予測モデルの精度を上げるだけでなく、そのモデルがビジネスプロセスに実装され、成果を継続的に出し続けることが重視されるようになっているのだ。カギを握るのが、現場との連携である。重要な経営資源であるデータから、ビジネス成果を創出し続けるための勘所と、実現の方法論を考える。

モデル作成はゴールではない
業務起点でデータ分析を考える

モデル作成から業務実装、運用まで
一貫して行える統合環境を提供

データ活用施策の現状を可視化し
精度の向上を図る仕組みも