そのデータ活用は「人と組織の成長」につながっているか──ANA野村氏が部門横断で取り組む「顧客ファーストなデータ活用組織」の作り方 - Darsana
データ活用が企業の未来を左右する──。デジタル化が加速し、膨大なデータが取得できるようになった昨今、多くの企業が、この「宝の山」をいかにビジネスに活用できるかを試し続けている。 しかし、部門を横断するからこそ発見できるような「本質的なビジネス課題」の解決に取り組んでいる企業は、まだ少ないのが実情だ。データやシステム、組織のサイロ化に足をすくわれ、思うようなデータ活用ができていないという話は枚挙にいとまがない。 このデータ活用の差は、いったいどこから生まれるのか──。 Darsanaでは、その差が生まれる原因の一つを「データを使って課題を解決する人と組織のあり方」によるものと仮定し、データ活用を成功させるためのプロセスとデータ人材の発掘・育成について考えるイベントを開催した。 本イベントには、データ人材の発掘と教育、組織設計、システム基盤の構築を積極的に行ってきた全日本空輸株式会社（以下、A
社内ChatGPTを使ったGASアプリ開発の完全解説！業務改善の高速化を実現 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは。エンタープライズソリューショングループの石川です。大企業連携システムの基盤の開発や運用を担当していて、日々発生するエラーの監視や調査も行っています。今回は手間と時間がかかりがちだったエラー調査を、ChatGPTを使って改善した話をします。 エラー調査の背景 カタログサイトの概要とエラー発生時の影響 注文受付が影響を受ける理由とエラーの具体例 エラー発生時の調査手順 1. 注文受付へのリクエストがないか確認 2. 購買システムに注文情報を再送信する仕組みがあるか確認 3. 再送信の仕組みがない購買システムの場合は、社内の担当グループに対応依頼 MonoChatに聞きながらGASアプリケーションを作成 実現したかったこと 改善のためのアプリケーションを作成 改善の費用対効果 振り返り エラー調査の背景 カタログサイトの概要とエラー発生時の影響 大企業連携は、各企業様が持つ購買システ
新卒向け「テストコード」の研修資料 Sansanが無料公開 Python上でのテスト方法を解説
Sansanは10月25日、テストコードについての研修資料を無料公開した。4月に実施した新卒の技術研修で使った資料の一部で、入社2年目の社員が作成。Pythonのテストフレームワーク「pytest」でのテストコードの書き方や、VSCodeでのテスト方法などを解説している。 同社はテストコードの便利な点として「実行確認しやすい」「リファクタリングや修正後に実行結果や振る舞いが変わっていないことを確認できる」「コードの挙動が理解しやすい」を挙げる。テストコードの重要性を理解し、テストコードを活用できるようになることを目的に研修を行ったとしている。 関連記事 新卒向け「統計学の基礎」100ページ超 SaaS企業が無料で資料公開 ブレインパッドが、新卒研修で使った統計学の学習資料を公開した。統計学の基礎を解説したもので、ページ数は100ページ超。スライド公開サービス「Speakerdeck」から無
データサイエンティスト初心者へ！無料でデータ分析を体感できる3つのフリーソフト | BOXIL Magazine
ビッグデータ、データマイニング、データウェアハウス、企業の意思決定とデータ分析は切っても切り離せない関係を築き上げていますね。それに伴いデータサイエンティストという職業の需要が年々高まってきていますね。 データサイエンティストとは データサイエンティストとは企業が日々蓄積しているビッグデータを分析・活用し、それをマーケティングなどに生かして新たなビジネスチャンスを生み出すデータ分析のスペシャリストのことです。 この職業に求められるのは分析したデータをマーケティングに活かすアイディアの発想力や、ビジネスに有効と思われるデータを発掘する洞察力などさまざまな能力が求められますが、基盤となるのはやはりデータ分析力でしょう。 データサイエンティストになるために 現在データサイエンティストを目指している方の中には、データ分析の基盤を作るために勉強中という方も多いかと思います。 しかし、参考書やネットで
[レポート]みんなの考えた最強のデータアーキテクチャ #datatechjp | DevelopersIO
さがらです。 11月8日20時～22時に、datatech-jp(データエンジニアリング関係のコミュニティ)主催でみんなの考えた最強のデータアーキテクチャというイベントが開催されました。 本記事はこのイベントのレポートブログとなります。 イベント概要 ※connpassより引用 datatech-jpで集ったデータエンジニアが、それぞれみんなの考えた最強のデータアーキテクチャを紹介し合うという夢のような企画が実現しました！ たくさんの新しいプロダクトが群雄割拠する現在、モダンデータスタックなどという言葉も登場しています。 今こそ、どんなプロダクトを選び、どのようなデータ基盤を作れば、効率的にやりたいことが実現できるのか。 5人の猛者からおすすめの構成をご紹介いただきながら、参加者のみなさんとも一緒に考えていく時間としたいと思います。 おまけ：当イベントの応募者数 このイベントですが、なんと
![[レポート]みんなの考えた最強のデータアーキテクチャ #datatechjp | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9f9486832be1a42a11ac2d244e8c51de11a34ab7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F11%2F2022-11-08_19h35_04.jpg)
1000万ユーザに耐えるサーバを作ってみた
概要 スケーラビリティが高く1000万ユーザに耐えるAPIサーバを作成しました。TwitterのようなSNSです。実装はGitHubで公開しています。 開発環境は次の通りです。 Node 16.14 Express 4.17.3 DynamoDB 2012-08-10 機能要件は次の通りです。 ツイート機能 ツイートに対してコメント機能 フォロー機能 タイムライン機能 導入 Facebook、Amazon、Youtubeのような数億人のユーザを抱えるサービスでは大量のトラフィックを捌く必要があります。大量のトラフィックを捌くためのアプローチとして一般的に使われるのはスケールアップではなくスケールアウトです。スケールアップは性能の高い機器を使うためにコストが高いです。また、1つのサーバで運用するためにパフォーマンスの限界が存在します。 スケールアウトについて考えます。アプリケーションは大きく
バンナム、約42万フレーム分のモーションデータ無償公開 歩行、格闘、ダンスなど 研究用に
ライセンスは「CC BY-NC-ND 4.0」で、利用の際にクレジットを表示すること、非営利でのみ利用すること、内容を改変しないことを求めている。 バンダイナムコは、メタバースやXR技術が広まる中、コンテンツ規模が拡大すると従来のモーション制作過程では限界を迎えると予想。AIを活用したキャラクターのモーションを生成する研究を行っている。 一方、AIによるモーション研究はデータセットの入手が難しいため研究開発が進んでいないとして、自社で使っているデータの一部を提供することにしたという。 関連記事 実在しない顔の画像3000点を無償配布、AI学習用データセットに 法人向け・商用利用可 AI活用のコンサルティング事業を手掛けるAPTOなど2社が、AIの学習データとして利用できる、実在しない男女の顔写真3000枚の無償配布を始めた。法人を対象に11月30日までの期間限定で提供し、商用利用も認める。
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データサイエンティストとしてどう学んでいくべきか/東京大学講義: データマイニング概論: #10
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