データ整備／データ基盤システムの構築／データ分析組織立ち上げのプロがすぐ効くノウハウを教えます！ 「会社内でバラバラになっているデータを集めたが，これから何をしていいか分からない」 「最新技術を利用してデータ基盤をつくったがニーズがなかった」 「頻繁に障害が発生するデータ収集に対応してきたが，そのデータは誰にも利用されていなかった」 「データの意味が分からず，データの意味の聞き込み調査で1日が終わった」 データを活用してビジネス価値を創出したいと考える企業は増えています。そのために，とりあえずデータを集めて，データレイク，データウェアハウス，BIツールなどのソフトウェアを導入したのですが，データ活用が進まないという声を聞きます。なぜ，せっかくコストをかけてつくったデータ基盤なのに機能しないのでしょうか？ Garbage In Garbage Out（ゴミを入れたらゴミが出てくる）という言葉があるように，適切な形でデータを取得しなければ，適切な分析はできません。また，各ソフトウェアに限定した知識ではなく，データ基盤システムとして利用するためのノウハウがなければ，データ基盤は機能しません。さらにデータ基盤にはたくさんの人が関わるため，組織のあり方やデータの取り扱いにも注意が必要です。 取得したデータからデータ活用までの架け橋となるのがデータ基盤のはずです。ビジネス価値につながらないデータ基盤はコストを垂れ流すだけの病んだシステムになりかねません。そこで本書では，データ基盤の本来の機能を甦らせるため，またデータ基盤の構築でつまづかないためノウハウを処方します。データ整備，システムの知識，組織のあり方，データの取り扱いといった"データ基盤を機能させるためのノウハウ"を，この道のプロが惜しげもなく披露します。データ基盤が思うように機能していない，これからデータ基盤を構築したいが何からはじめればよいか分からない，といったことで悩まれている方には一読の価値があるはずです。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 アジア太平洋地域で二年連続シェア1位！ 世界第3位クラウド（IaaS）プロバイダーであるアリババクラウドの、初めての日本語解説書です。世界最大・最速規模のクラウドを支える技術・豊富なサービスをわかりやすく解説します。セキュリティからメディア配信、IoT基盤まで解説。経営陣にとっては必読の入門書であり、技術者が知りたい最新テクノロジーの解説書です。今すぐ、Alibaba Cloudが始められる読者特典も付いています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております】 御社のビッグデータから　隠れた“X(宝)”を見つけ出せ! 2013年以降、企業内部で肥大化したビッグデータ(構造化されてない大量のデータ)を利用する動きが活発になってきています。大量のデータを分析することで、ビジネスで言えば商品の売れ筋やトレンド情報の把握、予測などに役立てることができます。 本書は無料で利用できるRという統計ソフトを用いて、ビジネスの現場で役立つ専門的な統計分析について解説した書籍です。Part1では、Rの使い方の基本について、Part2では統計分析の基本を、Part3ではサンプルを元にした本格的なビジネス統計データ分析手法について解説します。全体を通して、入門的な要素を押さえつつ、本格的な分析手法まで丁寧に解説しています。 これ1冊で、ビジネスの現場で活用できる本格的な統計データ行うことができます。またどの業界の方でも入りやすいように身近なサンプルを元に解説します。数式や分析手法など、つまづきやすい部分については適時コラムなどで解説します。なおRは最新の3.Xに対応しています。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

データサイエンティストと呼ばれる職種が登場して、いまや10年以上が経過しようとしています。ビッグデータやディープラーニングなど技術的な流行も後押しして、AI・データ分析プロジェクトに取り組む企業も増えました。また、データサイエンス、データエンジニアリングに関する技術情報は次第に増え、データ分析コンペティションの盛り上がりもあって技術的な知識を持つ方が増えているのは事実です。ところが、実際にAI・データ分析プロジェクトに取り組んでみると、そううまくはいかないようです。プロジェクトを進めるには技術知識だけでなく「ビジネス⼒」が必要なのです。 そこで、本書はこれまでメインテーマとして語られることのなかった「ビジネス⼒」に焦点をあてて、データ分析プロジェクトを一通り解説していきます。プロジェクトの⼊⼝として「組織の立ち上げ方」から「案件獲得」にふれ、続く実際のデータ分析プロセスにおいては、課題とゴールを明確にして、分析結果は出して終わりではなく共有、評価のサイクルが必要であることを解説します。最後に出⼝となる「収益化」に関する情報をまとめます。 先を行くデータ分析者達は、これまでさまざまな罠にかかり、見えない落とし穴にはまっても奮闘してノウハウを蓄積してきたのがこの10年です。これからAI・データ分析プロジェクトに取り組む方／関わる方へ向けて、先人たちのノウハウをまとめたのが本書です。

ビッグデータ、機械学習、人工知能など、データ分析に関連するキーワードを聞かない日はありません。データサイエンティストブームからはや数年、多くの日本の組織がデータ分析に取り組み、成功と失敗を繰り返してきました。いまや、データ分析からビジネス価値を見出した組織とデータ分析が根付かなかった組織との差が明らかに広がりはじめています。 本書は、データ分析がうまく機能している組織から執筆者を迎え、実務担当者の振る舞いからマネージャ／経営者層が持つべきデータ分析プロジェクトの進め方などのノウハウをお届けします。データ分析組織を本気で起ち上げたい方、データ分析が実現する幸せな未来を目指す方は必読の内容です。

【データに基づく議論・意思決定が生み出す競争戦略】 「データで話す組織」づくりを通じて、その先にあるDXを実現するための基礎を解説していきます。本書では、データを活用したいと考える組織が備えるべきケイパビリティを課題発見力、人材力、データ力、施策実行力の4つに整理して、それぞれ解説します。 また、一足飛びにAIやデータサイエンスに取り組んでも、基礎ができていない／用意ができていないために、うまくいかないことがあります。データ活用を考える組織はデジタル化、データ分析、AI・データサイエンスの3つのフェーズを一段ずつ越えていくことをおすすめします。 ■こんな方におすすめ - 事業会社のDX・データ活用プロジェクトの担当者 - 会社にデータドリブンな文化を持ち込みたい経営層・マネージャ層 ■目次 第1章 データで話す組織づくり 　　1-1 一歩ずつデータ活用力を上げる長期スパンでの文化醸成 　　1-2 「データで話す組織」を追求する戦略的意義 　　1-3 「データで話す組織」づくりのアプローチ 　　1-4 予算・リソースに応じたプロジェクトの進め方 　　1-5 データ活用による価値創出と継続の重要性 　　コラム タクシー業界でのデジタル化とデータ分析技術の活用 　　コラム ワークマンでのデータ活用の軌跡 第2章 現状把握とデジタル化 　　2-1 社内業務の把握 　　2-2 意思決定プロセスの把握 　　2-3 事業課題の把握 　　2-4 アクションのための情報収集 　　2-5 情報システム部門の把握 　　2-6 ステークホルダーの把握 　　2-7 外部人材の活用 　　2-8 情報セキュリティの把握 　　2-9 社内システムの把握 　　2-10 データの把握 　　2-11 システムによる課題解決の実践 　　2-12 いつでも振り返れるように現状を整理 第3章 データ分析チームの組成 　　3-1 分析テーマの選定 　　3-2 類似事例の調査と比較 　　3-3 ビジネスフレームワークの活用 　　3-4 データ分析チームを構成する人員 　　3-5 兼任担当者から専任へ 　　3-6 データ理解とデータ整備 　　3-7 定常モニタリングとBIツールの用途 　　3-8 データの伝え方 　　3-9 効果の計測 　　コラム データ分析組織の継続 　　コラム データ基盤の重要性 第4章 AI・データサイエンスの応用 　　4-1 統計・AIモデルでできること 　　4-2 統計・AIモデルにおける課題設定 　　4-3 データ分析人材のスキルセットと獲得戦略 　　4-4 育成のためのしくみづくり 　　4-5 評価体系の構築 　　4-6 AI・統計モデルのためのデータ選定 　　4-7 モデルの評価 　　4-8 MLOps 　　コラム 中央集権型かデータの民主化か ■著者プロフィール 大城 信晃：NOB DATA株式会社 代表取締役。データサイエンティスト協会九州支部 支部長。主に地方のインフラ企業にてDX推進という文脈で各社に自走できる分析チームの立ち上げに関する伴走支援を、東京エリアを中心とする企業にてChatGPT等のLLM技術を応用したサービス開発・業務活用支援を行っている。 油井 志郎：株式会社ししまろ CEO（代表取締役）。金融、医療、製薬、製造メーカー、IT、観光、運送、小売などの様々なデータ分析・AI関連などの分析全般を伴走型で支援を行っている。 小西 哲平：株式会社biomy 代表取締役社長。がん微小環境のAI解析を通して個別化医療の実現を目指す。秋田大学大学院医学系研究科博士課程(病理学)、理化学研究所に研究員としても在籍。 伊藤 徹郎：Classi株式会社 プロダクト本部 本部長。徳島大学 デザイン型AI教育研究センター 客員准教授。Classi株式会社にて、データ組織の立ち上げからエンジニア組織の統括。2023年8月よりプロダクト開発に関わるすべての職能を統括した部署の本部長に就任し、奮闘するかたわら、大学にも籍を置く。 落合 桂一：大手通信会社R&D部門　データサイエンティスト。東京大学大学院工学系研究科 特任助教。位置情報、端末ログなどのモバイル関連データに対する機械学習の応用に関する研究開発に従事。また、自らの経験を活かし大学で社会人ドクターの研究を指導。国際的なデータ分析コンペKDD Cupにおいて2019年の1位をはじめ複数回入賞。 宮田 和三郎：株式会社カホエンタープライズ CTO。業種業態を問わず、様々な組織におけるデータ利活用の支援を行なっている。経営や組織の観点でのデータ利活用に深い興味を持つ。

〈電子書籍版に関する注意事項〉 本書は固定レイアウト型の電子書籍です。 【データを使いこなせない人は、もう生き残れない！】 データ分析に初めて触れる“フツーの”ビジネスパーソンに向けた入門書。 すべてのビジネスパーソンがITリテラシーを向上させ、データを利活用する術を身につけなければ、生き残れない時代が到来します。 本書は、著者ならではのユーモラスな語り口でデータ分析の必要性を説きながら、Excelを使った初歩的な実践を通して、不変的なデータ分析の基本や考え方、ビジネスで生かせるノウハウを伝えるものです。4章構成で、データ分析を取り巻く現状にはじまり、データ分析を身につける上でおすすめの学習方法、実際にExcelのサンプルデータを分析しながら会社で活用する方法まで幅広く解説しました。解説内容は、数学、統計、プログラミングを使わずに、ビギナーの方が挫折しないよう、わかりやすいものになっています。 本書では、これからの時代に目指すべき理想像として、ビジネススキルとデータ分析スキルを兼ね備えた「勇者型データ分析人材」を提唱しています。新たな理想を実現する勇者型データ分析人材への第一歩として、本書が入り口となるはずです！ 〈こんな方にオススメ〉 ○専門的ではないデータ分析の入門書をお探しの方 ○仕事でデータを活用したいが、何から始めればいいかわからない方 ○プログラミングや数学はわからないがデータ分析に興味がある方 〈本書の内容〉 ■PART1　GUIDANCE［導入］：なぜ、データ分析は重要か? ■PART2　STUDY［学習］：データ分析を学ぶ ■PART3　PRACTICE［実践］：データ分析を実践する ■PART4　ACTION［実行］：データ分析で会社が変わる 〈本書の特長〉 ○基本知識に加え、Excelを使った基本的な実践が解説されている ○データ分析を会社に浸透させるための具体策を伝える ○様々な学習法やステップアップの道程も示されている

【気鋭のデータサイエンティスト・タッグがすべてのビジネスパーソンに贈る渾身の一冊！ これからの時代を生き抜く未来の羅針盤】 データサイエンスビジネスを通じて経験した、失敗の痛みと苦しみも成功の喜びも熟知している著者たちがキレイゴトをいっさい排除して、誰にも忖度せず、ド直球で「だからデータサイエンスビジネスは失敗する！」「だからこうしたほうが良い！」と直言した一冊。これまでは明らかにされなかった本当のデータサイエンスビジネス、今だからこそわかるデータサイエンスビジネスの話が満載です。 もちろん、基礎的な部分もしっかり押さえています。何がダメでうまく進まなくて、本来どうするべきで、だから今後はこうなっていくだろう…… そのような過去、現在、未来が、豊富な図解と分かりやすい文章で楽しく読み進められる構成になっています。「データサイエンス」という専門分野のみならず、新しい技術やITへのこれからの向き合い方、私たちのあるべき働き方など、さまざまな示唆やヒントが詰まった、でもやさしく読める、あらゆるビジネスパーソンに読んでいただきたい一冊です。 〈本書のおもな内容〉 ■PART1 このままでいいのか、データサイエンスビジネス ■PART2 データサイエンスビジネスを牽引する力の付け方 ■PART3 データサイエンスが変えていくビジネスの在り方