ビジネスにデータを活用したいというニーズが増え、様々なBI・解析ツールが売られています。
しかし、ツールを使いこなし活用する前の準備段階で躓くケースが大変多いです。その原因の一つが、BI・解析ツールに取り込むデータ整備の複雑さです。
本資料では、活用の前提となるデータ整備のプロセスについてご紹介します。
資料詳細説明
ビッグデータやBI・アナリティクスが注目を集めるようになって久しい昨今、⼤企業を筆頭に蓄積された⼤量のデータを活⽤すべく様々な取り組みが行われています。経営の可視化による迅速な意思決定や事業予測、営業・マーケティングなどの施策最適化や業務効率化など、データの活⽤によって期待できる効果は多岐にわたります。
• しかしながら、ツールを使いこなし、ビジネスに活⽤する前の段階から課題を抱えるケースも多く、その原因の一つとなっているのが、BIツールや解析ツールに取り込むデータの整備の複雑さです。
• データ活⽤を促進するためには、単なる加工ではないデータ解析を考えた、データの整備＝「データクレンジング」が必要です。
目次
1.概要
2.データを活用したいけど難しい… その原因は？
3.様々なデータ活用を可能にする「データクレンジング」
4.「データクレンジング」を自動化！データ活用の工数を大幅に削減
5.おわりに
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対象業種 |
全業種 / 全業種 |
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対象企業規模 |
企業規模問わず |
【導入実績】
大手情報サイト運営会社様
大手非営利団体様
大手保険会社様
大手通信事業会社様
など
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