データ活用のアプローチ、トップダウンとボトムアップそれぞれの進め方
データマネジメント業務を体系化したフレームワーク「DMBOK（Data Management Body of Knowledge）2」では、データサイエンスのプロセスを定義しています。データ活用のアプローチとしてトップダウン型の意思決定を想定しており、そのプロセスは戦略とビジネスニーズの定義から始まります。 一方、ボトムアップ型の業務推進に慣れている企業の場合、ビジネスニーズはボトムアップで定義することになります。データ活用においては、いかにトップを動かすかが課題となります。今回はトップダウン、ボトムアップでのデータ活用の特徴やメリットを整理した上で、どのようにデータ活用を進めて、データマネジメントの成熟度を上げるかを解説します。 トップダウンアプローチでのデータ活用 データ活用におけるトップダウンアプローチとは、経営層が解決したい課題や目標を設定し、実務担当者であるデータサイエンティスト
PoCで失敗する3つの理由 - ITmedia NEWS
最近はAI（人工知能）やIoTがトレンドになり、「うちもAIやIoTで何かできないか」と考え、それに取り組む企業が増えている。 しかし、多くの企業において新しい取り組みはうまくいかない。その理由は何なのか。 「企業の経営層は、AIやIoTを使えば素晴らしい新事業が起こせるという幻想を抱きがちです。高度経済成長の時代なら、トレンドに乗っていれば事業が成功することもありましたが、今はもうそんな時代ではありません。AIやIoTを魔法の杖のように思っているうちは、なかなか成功しません」――製造業を中心に、多くの企業の新規事業や新商品立案を支援してきたiTiDコンサルティングの大屋雄さんはこう話す。 「一方、昨今は働き方改革や業務の効率化をより強く求められ、現場の社員が新しいことに挑戦する余裕はありません。このような状況ではイノベーションは起きません」 新しい技術に理解のない経営陣。挑戦できる環境が
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