2015.04.20 09:01
企業のデータ活用度を把握するたった2つの質問
ビジネス・インテリジェンスレベルを把握するために必要な質問数は？ 企業のデータ利活用に関する度合い、言い換えるとビジネス・インテリジェンスレベルを把握するためにはどの程度の質問数が必要でしょうか？ 弊社ではたった2つの質問でそれらを把握...
2015.04.07 08:40
ビッグデータ利活用を阻む4つのハードル｜データをインテリジェンスに変えるために必要なものとは？
本気で「ビッグデータ」に取り組むなら、”足りないもの”を見極めよ 2010年に「big data（ビッグデータ）」と言う言葉が誕生してから5年ほど経ちました。バズワードとして一斉を風靡した後、多少は落ち着きを取り戻しつつタイミングでしょう...
2015.04.13 08:26
「仮説探索型分析」と「仮説検証型分析」：分析のアプローチは2つだけ
分析のアプローチはたった2つしかない 分析のやり方には大きく2種類のアプローチがあります。「仮説探索型分析」と「仮説検証型分析」になります。「2種類以外にも他には無いのか？」と聞かれるとドキッとしますが、とりあえずビジネスのシーンで活用す...
2015.04.27 09:05
アウトカムから考えるデータ活用：リアルタイム分析は本当に必要なのか？
問うべきは「リアルタイムデータによるリアルタイムな分析が、競争力強化に寄与するか？」 以前DOMOさんのパネル・ディスカッションに参加させて頂いた時に発言した内容なのですが、アレから1年たった今も同じようなテーマに関してご質問を受けますの...
2015.05.01 08:48
企業のデータ活用度を把握するたった2つの質問〜ID-POSデータ分析による実践編
分析結果は打ち手を教えるものではなく、所詮は方向性を議論するための材料に過ぎない 企業のデータ利活用に関する度合い、言い換えるとビジネス・インテリジェンスレベルを把握するための質問数はたった2つで済む話を書きました。本当は1つ目の質問に対...
2015.05.11 08:34
ビジネスインテリジェンスで成果を生むための「データをアブダクションする力」
データ分析の基礎となる推論の「演繹」「帰納」「アブダクション」 「ビジネスインテリジェンスツールがビジネスインテリジェンスをもたらしてくれるという誤解」と言う記事で、ビジネスインテリジェンスツールは所詮ビジネス上のインフォメーションを提供...
2017.06.06 08:53
DataRobot（データロボット）は機械学習民主化の橋頭堡か？：機械学習を考える
DataRobotがあれば、予測モデルづくりが容易になる DataRobotというツールがあります。弊社（ギックス）でも導入して、いろいろと試してみているところなのですが、なかなかエポックメイキングなツールだなぁと日々痛感しています。という...
2014.03.04 09:02
コンサルタントの提案書に学ぶ 営業思考の 7 Step 〜その③
「優秀なビジネスパーソン」と言われる人を紐解くと、「営業思考のサイクル」ができている。そのサイクルとは「（状況や背景から）“何かに気付く”」「解決策を考え付く」「（策に従い）実行する」。その「気付き」「解を考え」「実行する」のサイクルを企画...
2013.12.16 13:13
2次属性を理解しよう｜ギックスのビッグデータ分析体系 ④
ギックスならではの分析プロセス 「２次属性の作成」 前回は分析プロセスの最初の段階となる「ビジネスの理解」と「データの理解・準備」のプロセスについてご説明しました。今回は、いよいよギックスデータ分析体系ならではの分析プロセスであたる「2次...
2025.02.01 08:39
「顧客理解」を考える｜ファンベースは何が新しいのか
顧客を理解する、は、CRMの王道 最近、まぢで、ファンベースファンベース言い過ぎだろ、と我ながら思うのですが、美味しいと思ったら1ヶ月連続で担担麺でもいいやと思うタイプなので、仕方ないと思うんですよね。太るからやらないけど。 ...
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