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講談社 河本薫
点
「データ活用で業務効率化」「AI活用で新たなビジネスを創ろう」といった言葉は、いまやどこの会社でも聞かれるはず。では、誰がどうやって?そもそも何のために?さらに実際に活用しようとしたときに立ちはだかる社内外の壁。そんなときにどうする?本書を読めば、そんな疑問や悩みが解消するヒントが見つかります。
第1章 なぜ日本企業はデータやAIを生かせないのか(「わかる」と「役立つ」は違う;本気でデータやAIを生かしたいと思っていますか?;データとAIからビジネス価値を生み出すやり方を考えていますか?;変革を阻む壁はヒトの心にある)第2章 データドリブン・カンパニーへの道―九つの企業のキーパーソンへ話を聞きに行く(キーエンス―自社で磨き上げたデータドリブンなプロセスを日本中に伝道する;AGC―課題設定力こそがAI活用の鍵である;NTTドコモ―データドリブンなマーケティングを全社的に推進する ほか)第3章 データドリブン・カンパニーになるための処方箋(データドリブンを類型化する;効率型データドリブンへの処方箋;追求型データドリブンへの処方箋 ほか)
高い金を払って新しい分析ソフトを入れたのに・・・AIも導入したのに・・・・・せっかくデータサイエンティストを雇ったのに・・・DX推進部まで作ったのに・・・・なぜ、組織が変わらず、ビジネスにも生かせないのか?あなたの会社、勘違いしていませんか?いまやどの企業でも、データドリブンで仕事を進める、組織を変えていくというのは大きな課題といっても過言ではない。データ基盤にも多くの投資。しかしそれで組織が変わり、ビジネスに役立っている企業はどれくらいあるだろう? 社内外に何重にもそびえる壁をどのように乗り越え、あるいは壊して進んでいくのか? 実際に変革を進めるキーパーソンたちに話を聞くことで見えてきたデータドリブン・カンパニーへの道。著者は、かつて大阪ガス(株)ビジネスアナリシスセンターを率い、同センターを日本一有名なデータ分析組織につくりあげ「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞。現在は滋賀大学データサイエンス学部教授として、ビジネス・データサイエンティストを養成。企業との連携も深い著者だからこそ生まれた日本企業の明日を照らすヒント満載の一冊。
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[BOOKデータベースより]
「データ活用で業務効率化」「AI活用で新たなビジネスを創ろう」といった言葉は、いまやどこの会社でも聞かれるはず。では、誰がどうやって?そもそも何のために?さらに実際に活用しようとしたときに立ちはだかる社内外の壁。そんなときにどうする?本書を読めば、そんな疑問や悩みが解消するヒントが見つかります。
第1章 なぜ日本企業はデータやAIを生かせないのか(「わかる」と「役立つ」は違う;本気でデータやAIを生かしたいと思っていますか?;データとAIからビジネス価値を生み出すやり方を考えていますか?;変革を阻む壁はヒトの心にある)
[日販商品データベースより]第2章 データドリブン・カンパニーへの道―九つの企業のキーパーソンへ話を聞きに行く(キーエンス―自社で磨き上げたデータドリブンなプロセスを日本中に伝道する;AGC―課題設定力こそがAI活用の鍵である;NTTドコモ―データドリブンなマーケティングを全社的に推進する ほか)
第3章 データドリブン・カンパニーになるための処方箋(データドリブンを類型化する;効率型データドリブンへの処方箋;追求型データドリブンへの処方箋 ほか)
高い金を払って新しい分析ソフトを入れたのに・・・
AIも導入したのに・・・・・
せっかくデータサイエンティストを雇ったのに・・・
DX推進部まで作ったのに・・・・
なぜ、組織が変わらず、ビジネスにも生かせないのか?
あなたの会社、勘違いしていませんか?
いまやどの企業でも、データドリブンで仕事を進める、組織を変えていくというのは大きな課題といっても過言ではない。データ基盤にも多くの投資。しかしそれで組織が変わり、ビジネスに役立っている企業はどれくらいあるだろう?
社内外に何重にもそびえる壁をどのように乗り越え、あるいは壊して進んでいくのか?
実際に変革を進めるキーパーソンたちに話を聞くことで見えてきたデータドリブン・カンパニーへの道。
著者は、かつて大阪ガス(株)ビジネスアナリシスセンターを率い、同センターを日本一有名なデータ分析組織につくりあげ「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞。現在は滋賀大学データサイエンス学部教授として、ビジネス・データサイエンティストを養成。
企業との連携も深い著者だからこそ生まれた日本企業の明日を照らすヒント満載の一冊。