データ分析チームの作り方

データ分析チームの作り方

著者:中澤公貴

内容紹介

日本でもAIドリブン企業を目指す企業が増えてきている。そのためには、データをうまく経営に生かすための「分析チーム」が必須だが、国内ではその作り方についての成功事例も少なく、手探り状態のところが多いのが現状だ。

本書では、最先端のテクノロジー企業が集まるシリコンバレーで、データ解析の現場とチーム運営のベストプラクティスを見てきた著者が、データ分析チームの作り方を伝授! 特に第3章では、チーム立ち上げについて、次の6つのステップの順に解説している。
1経営陣によるデータやAI 活用のコミットメントを確認
2チームの責任者(データサイエンティスト)の採用
3横串の分析チームを立ち上げる
4データエンジニアの採用
53人目以降はビジネスに応じた人選を
6解析課題の多様化によるチームの細分化
本書で紹介するチームの立ち上げ方法は小さく始められる方法なので、資金的に余裕のある大企業だけでなく、中小企業やスタートアップでも活用可能となっている。

さらに巻末には、先進的にデータやAI活用に取り組み、ハイパフォーミングな分析チームを運営する企業の成功事例も掲載。チーム立ち上げの経緯やチームを成熟させるための日々の取り組み、事業部との連携など、これからチーム立ち上げを考えている企業や、立ち上げに着手しているが、もっといいやり方はないか模索している企業などにとって大いに参考になるだろう。
まさに、分析チーム作りのエッセンスを凝縮した一冊となっている。

内容(「BOOK」データベースより)

ビジネスの課題をデータで解決。リブセンス、オマダ・ヘルスなど日米の成功事例も掲載。本書で紹介する分析チームの立ち上げ方法は、小さく始められるため、中小企業やスタートアップから大企業まで、様々なステージの組織で活用可能です。

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単身赴任をするなら、まずこれを買おう!

2019年10月より、単身赴任デビューをしました。
それまでは自宅から会社に通っていましたが、転職に伴い、単身赴任デビュー。

その際に感じたこと、あるいはお役立ちのTIPSなどをいろいろと発信していきたいと思います。

さて、まずこれを買っておくことで、時間の活用が全然変わってきます。ホントですよ!

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転職関連のおススメ記事

Forbesの記事を良く引用させていただいておりますが、今日のForbesのメールマガジンで転職関連のおススメ記事がまとめられていましたので、連携させていただきます。それぞれ気づきの多い記事ですので、転職を考えられている方はご覧になられてはいかがでしょうか。

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1on1の弊害って?そして、発想の大転換へ!

HR-Tech・・・、人事関連でもX-Techの波が来ているのはご存知の通り。そう、HRはヒューマン・リソースのことですが、このHRマネジメントのなかで、今話題になっているのが、1on1です。

上司と部下とが、1対1で定期的に行うミーティングですが、それが非常に効果的ってことで色々な企業でも導入されていると聞いています。

大きな組織になるほど、部下との対話が減ってくるのでその重要性が言われているのでしょう。

ところがそれはそれで弊害が出てきているということで、予想されていたことですが、そのことに関しての記事を見かけましたのでご紹介します。

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