データサイエンス

会社のパーパスやビジョンや決算目標をもとに戦略に沿ったデータの取り扱い要件をまとめます。日次取引データが主データになり、年間の目標値や顧客の満足度の最大化を念頭にデータの取得方法、保存方法、運用メンバー、活用方法、主目的などをまとめます。

社内の方向性に関わらずまずは、喫緊の問題となっている課題を克服する上で必要なデータから検討します。その上で、要件定義段階で敷いたロードマップをもとにデータサイエンスを進めていきます。

データの取得や格納についての設計及びSQL等のコーディングを使用したデータの収集を行います。必要であればこの段階でBIツールを導入します。

データが現場の社員にも経営者にもわかるように様々なビジュアルで表現します。データの収集前もしくは収集後に不適切もしくは異常なデータを削除及び変換処理を手動もしくは自動(主にvb, access, excelやjavascript)で実施していきます。

可視化済みのデータから問題改善につながるデータを洗い出し、報告するための材料を収集します。データの表現により「利益の元データが見えること」「課題が解決すること」「新たな課題が見つかること」「新たなアイデアが生まれること」が期待されます。