株式会社スリーシェイク Incubation事業部 部長
自治体やデータベースマーケティング会社でのインフラ設計/構築/運用を主に経験し、2018年10月にスリーシェイクJOIN。その後 Google Cloud / AWS / kubernetes / ServiceMesh など様々な技術的アプローチを駆使し、大手からベンチャー等規模を問わず様々な組織に対してSRE 立ち上げのコンサルティングや技術支援を行う。現在はIncubation事業部 部長として、ETLツール「Reckoner」の事業立ち上げからプロダクト全般の統括を行う。
※ プロフィールの引用元は「BtoBセールスデータドリブン思考曖昧だった営業におけるデータ活用の最適解が見つかる2日間 」になります。
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改善につながる受注・失注分析 データの構造化管理と活用を前提とした分析方法とは
データを正しく「使う」ために必要なこと
近年、DXの推進やChatGPTなどによる大規模LLMなどAIを駆使したデータ活用が注目されています。 一方で、データ活用を進めているにも関わらず、ビジネス成長に繋がっていないと感じている方も多いのではないでしょうか。 その原因の一つとして、データの品質が伴わないために分析の質が向上せず、データの活用が進まないということが考えられます。 そもそも「成果に繋がるデータ」とはどのような状態なのか？「データの品質担保」にはどのような仕組みが必要なのか？ 本セッションでは自社に存在している様々なデータを正しく使い、成果に直結させるために必要な要素をご紹介します。
データを正しく「使う」為に必要なこと
昨今ではDXの推進やChatGPTなどによる大規模LLMの活用によるデータ活用が注目されています。その一方で、思うようにデータ活用が進まないと感じる方も多いのではないでしょうか。本セッションでは企業にある様々なデータを正しく使う為に必要な要素についてご紹介します。
