ビジネスにサイエンスを持ち込むということ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

先日、『しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで (ＫＳ情報科学専門書)』の梅谷先生がこんなポスト（ツイート）をされているのを拝見したのでした*1。 個人的には「学問的なものでビジネスのボトルネックを解消する」や「学問的なものでビジネスモデルや業務プロセスをひっくり返す（変革する）」を意識してる。ビジネスモデルや業務プロセスを分析して、解消すべきボトルネックを見つけることから着手した方がスムーズかなと思ってる。 https://t.co/F2SBY57Vt7— Umepon (@shunji_umetani) 2023年9月25日 既にこのブログでも何度も述べていますが、いわゆる「データサイエンス」がここ10年の企業社会におけるビジネスに変革をもたらしているということは論を俟たないと思います。その観点から言えば、程度問題ながら「学問的なものでビジネスのボトルネックを解消する」「学

[nisisinjuku]

ヤマカンからデータのある戦略的な勘勝負。くらいになってちょうどなのでは？世の中過去の積み重ねだけでなんとかなるわけではないしね。

[agrisearch]

「全ての数値的なものを徹底して電子化し、仕入れから売り上げから来客数に至るまであらゆる数字が電子データとして処理することが可能に」ならない中で、できるだけインテリジェンスを作り出すには。

[iwtn]

統計学の手法を使える範囲は広くなったけど、まだ社会はそんなにデジタル化されてない感じ。社会は部分的には再現するけど、新たな要素が常に加わっていく動的なものだから、厳密な科学は厳しそう。

[walkalone]

“しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで (ＫＳ情報科学専門書)”