4 経営におけるデータ活用ガイドの研究

※ご参考;総会発表資料PDF

■概要

当研究会では、企業や組織における「データ活用ガイドライン」の作成を目的に活動しています。具体的には、よく言われるデータ主導の経営管理のあり方やその具体像などを探り、経営に直結することを意識したデータ活用に着目して課題やあるべき姿を議論しています。

これら議論を通して参加いただいたメンバーが自社に戻り、自社のデータ活用レベルを客観的に見える化し乗り越えるべき課題と目指すべき方向性を明らかにし、実現することの意味およびデータ活用の重要性の理解を深めることで何が出来るかイメージしたり、業界別事業機能単位のデータ活用レベル、情報戦略に基づいたアプローチ方法を整理し活用することができるようになることも狙っています。

さらに今年度はマシンセンシングデータ(IoT)の収集およびビジネス活用、人工知能(AI)のビジネス活用に踏み込み、アウトプットに反映させていく予定です。

■リーダー(L)とサブリーダー(S)

L:佐野 努(クオリカ)
S:五十島 良一(日本テラデータ)
S: 浅羽 義彦(アシスト)

■対象者

ユーザ系、ベンダー系企業を問わず募集しています。
実際に経営、業務視点でのデータ活用に取り組んでおられる方であれば、より話に入りやすいです。
また、IoTデータ収集からのデータ活用、人工知能(AI、機械学習)による需給予測等のデータ活用も議論したく、IoT、AIにご興味、課題意識をお持ちの方も歓迎致します。

■難易度

やや高い

■頻度

月一回開催(最終週の水曜日)

■アウトプット

・データ活用ガイドライン
・データ経営フレームワーク
・業務モデル(業種業態別)
・ケーススタディ検証
・トップインタビュー実施報告

■年度のマイルストーン

データ活用ガイドライン(パワーポイント版)初版たたき台策定
ケーススタディ検証実施
トップインタビュー実施
データ経営フレームワーク、業務モデルのブラッシュアップ、IoT観点、AI観点も追加

※ご参考

【適用分野】
(〇)1.データマネジメント概念
(〇)2.データマネジメント実践
( )3.データガバナンス概念
( )4.データマネジメント人材
( )5.データマネジメント勉強会
( )6.その他
※(具体例)データドリブン経営、データ利活用、情報戦略策定、BICC組織立ち上げ、データ活用難易度(管理レベル)評価項目整備、マシンセンシングデータ(IoT)の収集およびビジネス活用、人工知能(AI)のビジネス活用

【ITキーワード】
( )1.アプリケーション統合
( )2.データ統合
( )3.ビッグデータ分析もしくはBI基盤構築
( )4.ナレッジ共有の基盤整備
(〇)5.業務システムの整備
(〇)6.データの流れの整理
( )7.データモデリング
( )8.データクレンジング
( )9.データ辞書の整備
( )10.マスタデータ管理(MDM)
(〇)11.情報分析・活用支援組織の設立
( )12.データ管理(データクレンジング等含む)組織の設立
(〇)13.データサイエンティスト組織の設立
( )14.ソーシャルデータの収集およびビジネス活用
(〇)15.マシンセンシングデータ(IoT)の収集およびビジネス活用
(〇)16.人工知能(AI)のビジネス活用
( )17.MA(マーケティングオートメーション)のビジネス活用
(〇)18.その他(BI、BSC、BPM、経営ダッシュボード、セルフBI、D/Wアプライアンス)

【ビジネス要素、技術要素】
ビジネス要素が主、技術要素については概要に留め、ビジネス観点での考察、議論を重視します。
(〇)1.データ利活用
(〇)2.データマネジメント戦略
(〇)3.データマネジメント実行体制と維持
(〇)4.データプランニング
( )5.データ利活用要件定義
( )6.データアーキテクチャ設計
( )7.データ準備とデータ運用準備
( )8.データ利活用の運用と支援
( )9.データ品質・利活用モニタリング
( )10.その他