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...
2013.11.28 10:00
Headshot Marketing 〜「狙いたい顧客」から「使うべき顧客へ」〜 その④:Understandable Value Proposition＝顧客の肚に落ちる提供価値
前回はなぜ使うべき顧客にこだわるのかと言う説明を行いました。 本日のメインテーマはUVP(Understandable Value Proposition)である、顧客にとって肚落ちする価値に関してです。 UVP「顧客の肚（はら）に落ちる...
2014.01.17 09:04
データアーティストのスキル/会社を強くするビッグデータ活用
”データアーティスト”のスキル ビッグデータを活用して事業をいかに高度化するか、は戦略スタッフである経営企画部や営業企画部、マーケティング企画部などの事業企画部に求められる役割です。 では、事業企画部に求められるビッグデータのケイパビリ...
2014.03.09 10:56
「確率がとても低い事象の分析」に全量データ分析は威力を発揮｜ビッグデータ分析の留意点②
「ロングテール」に代表される確率が低い事象には全量データ分析 本日は、全量データ分析の優位性①にあたる、以下のポイントについて説明します。 優位性①：確率が低い事象を扱う場合に、サンプルデータでは得られない知見が得られるという点で、...
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