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成果を生み出す為の戦略的なデータサイエンス導入プロセス

~先行的な課題と最新事例から効果的な体制作りの要素を抽出する~
データサイエンスの導入プロセスを紹介する
成果を生み出す為の戦略的なデータサイエンス導入プロセス

講演内容

データサイエンスの本質は、単にデータを分析する技術のみから構成されるのではない。もちろん、大規模データの分析を通じて、実際のビジネスに利用可能な数理モデルを構築する技術が重要なことは言うまでもないが、「何を達成するためにそのモデルを作るのか」、「そのモデルをどのようにビジネスに利用するのか」という戦略的な課題設定を行うプロセスも極めて重要である。

本講座では、これまであまり語られることのない、「課題発見」、「課題の定式化」、「ビジネスプロセスへの組み込み」という観点から最新の実例を交えて戦略的なデータサイエンスの導入プロセスに関して述べる。

講師

中林 三平 氏

株式会社金融エンジニアリング・グループ
創業者
チーフ・データサイエンティスト

1948年生。自由学園男子最高学部卒。

日本ユニバック総合研究所を経て、73年、野村総合研究所入社、79-81年社費留学(米国ペンシルヴァニア大学、公共政策学修士、博士課程修了[意思決定理論])、84年同社AIコンサルティング室室長として第5世代コンピュータプロジェクトに関わる。89年、株式会社金融エンジニアリング・グループを設立。2015年、代表取締役を退任。

現在、同社チーフデータサイエンティスト電気通信大学客員教授。データサイエンティスト協会理事を兼任。

当日のプログラム

1.データサイエンスとは何か

(1)データサイエンスを構成する3つの領域
(2)データサイエンティストに求められるITスキル
(3)データサイエンティストに求められるデータ分析技術
(4)データサイエンティストに求められるビジネスセンス

2.ビジネス課題の発見プロセス

(1)「何のために」、「何をすべきか」
(2)大規模データが活用できることによるビジネス課題の変容
(3)分析技術の発展による課題解決方向の柔軟性の向上
(4)事例1の紹介
(5)「誰が」課題を発見するのか

3.ビジネス課題の解決への定式化プロセス

(1)Management by Factということ
(2)データ、「あるもの」と「生み出すもの」
(3)「もし、xxxができたら」
(4)事例2の紹介
(5)「誰が」プロセスを定式化するのか

4.ビジネスプロセスへの組み込み

(1)ビジネス上の制約は本当に制約か
(2)IT上の制約は本当に制約か
(3)最大の難関-個人情報
(4)事例3の紹介
(5)「誰が」ビジネスプロセスを変革するのか

5.具体的な取り組み方と人の育成

(1)タスクフォースか恒久的組織か
(2)メンバーに求められる資質とスキル
(3)メンバーの育成にはどのような機会があるのか

6.質疑応答

補足事項

※ 録音・ビデオ撮影・PCの使用等はご遠慮下さい。

主催企業

株式会社セミナーインフォ

お申し込み

開催情報

開催日時

2018-08-31(金) 13:30~16:30

参加費

34,940円 (定価 35,940円)

会場

株式会社セミナーインフォ カンファレンスルーム

〒102-0074 東京都千代田区九段南2-2-3 九段プラザビル2F