データマネジメント施策と分析におけるデータ整備の違いを理解し
ビジネスに活かすためのポイント

いざデータ活用に取り組んでみると、データ活用者には次のような悩みが発生します。

①どんなデータ活用をすべきか分からない
②無目的に、目についたデータをいじって終わってしまう
③必要なデータが基盤上に存在しない
④必要なデータを、データ基盤整備担当者に伝えられない
⑤どんなデータが管理されているか分からない
⑥管理されているデータの意味が分からない

①～④については、データ活用に必要なステップを実行していないことが原因です。
1.ビジネス課題の設定
2,仮説構築
3.必要なデータを定義
4.データ基盤整備依頼

データ活用者には、このステップを踏み、
必要なデータを、データ基盤整備担当者にもわかる共通言語で伝えるスキルが求められます。

 データ活用にはただ１つの正しい答えがあるわけではありません。
課題を設定し、それに対する仮説を立てて、その確からしさを確認していくようなアプローチが必要です。

また、立てた仮説からデータ要件を抽出し、データ基盤整備者に伝える共通言語として「データモデル」があります。
「データモデル」を学ぶことで、より正確にデータ要件を伝えることができます。

データ総研は、1985年の創業当時、データモデリングの手法を教えることを主な事業としていました。
現在はデータモデリングを中核に、データマネジメント・データ活用のコンサルティング・研修をしています。

本セミナーでは、データ活用の方法の概観と仮説検証アプローチをご紹介します。

※講演内容は一部変更になる可能性がございます。

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【受講者の達成目標】
データ活用のサイクルを学び、疑似体験することで、データ活用のための適切なデータ要求ができるようになる

【内容】
データ活用を実践するために必須となる
1.ビジネス課題の設定
2.仮説構築
3.必要なデータを定義
4.データ基盤の整備を依頼
を、講義と演習を通じて理解できるような構成となっています。