分析・AIを実務に活かす データドリブン思考
DX経営が求められる中で、データ活用は最も重要な要素の一つとなっています。しかしながら、データ分析を行っても現場業務に活かされない、小粒な改善にとどまる、といった状況に陥りがちです。その原因は、分析能力や保有データの優劣よりもむしろ、課題設定力が劣ること、および、意思決定プロセスが暗黙であることにあります。本講演では、事例を交えながら、それらを克服するためのフレームワークについて紹介したいと思います。
滋賀大学データサイエンス学部教授 兼
データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター 副センター長
元 大阪ガス(株)ビジネスアナリシスセンター所長
河本 薫氏
データの民主化によるデータ・ドリブン経営の加速と全社への展開
ヤマトグループは2020年1月に経営構造改革プラン「YAMATO NEXT100」を策定し、基本戦略の1つとしてデータ・ドリブン経営を掲げた。以来、データ分析に基づく業務量の予測や経営資源の適正配置、迅速な意思決定の実現などを目指して改革を進めている。
しかしグループ全体に及ぶ改革だけに、単にデータレイクを構築したり専門人材を採用するだけではうまくいかない。一般ユーザーがデータを活用できる環境を整備しデータの民主化を図って、会社全体でデータ・ドリブン経営を推進することが成功の鍵となる。本講演ではこのデータの民主化についてヤマトの取り組みを例に紹介する。
ヤマト運輸株式会社 執行役員(DX推進担当)
中林 紀彦氏
Tableau Blueprint – データカルチャーを実現するためのステップ
企業全体規模でのデータ活用を推進し、データカンパニーになるためのガイダンス。何千もの顧客から収集したノウハウとアイデアを体系的にまとめた、データドリブンな組織になるためのベストプラクティスTableau Blueprintを用いたデータカルチャー定着へのステップの紹介。
株式会社セールスフォース・ジャパン カスタマーサクセス統括本部
Tableauカスタマーサクセス本部 本部長
高濱 志保氏
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