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「データドリブン」で意思決定を進めたいのに、なぜかうまく機能しないことありませんか？分析のプロフェッショナルを採用するだけでは思い通りに機能しないことがあります。
必要なのは、データ分析組織における各役割のメンバーを揃え、データ分析を成果に繋げる仕組みを作ることだと西内氏は言います。
このコースでは、データ分析を成果に繋げるために必要なメンバーの役割と組織の仕組みづくりについて、様々なケースを例に挙げ分かりやすく解説します。
データ分析を意思決定に繋げたい分析担当者や、意思決定にデータ分析を取り入れたいと思っている責任者・メンバーの方、ぜひご覧ください！
西内 啓 株式会社データビークル 取締役副社長 CPO
東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー／ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、2014年11月より株式会社データビークルを創業。自身のノウハウを活かした拡張アナリティクスツール「dataDiver」などの開発・販売と、官民のデータ活用プロジェクト支援に従事。著書に累計50万部を突破した『統計学が最強の学問である』シリーズのほか、『統計学が日本を救う』（中央公論新社）など。2020年より内閣府EBPM(Evidence Based Plicy Making: 科学的根拠に基づく政策立案政策立案)アドバイザリーボードメンバーも務める。
（肩書きは2023年6月撮影当時のもの）
会員限定
リーダーシップとマネジメントの違い ~違いと使い方を理解する~
リーダーシップとマネジメントの違いとは、主にそれぞれ異なる特性と役割にあります。リーダーシップは人と組織を動かし変革を推し進める機能、マネジメントは定められた戦略やルールに基づき効率的に組織を運営する機能とそれぞれ定義されています。このコースでは、リーダーシップとマネジメントの違いについて詳しく学んでいきます。2つの違いと意味を理解し、日頃の業務やコミュニケーションに役立てていきましょう。 ☆関連情報 フレームワークでニュースを読み解く、こちらの記事もぜひご覧ください。 「吉本興業のこれからに必要なのはどっち？リーダーシップ、それともマネジメント？」 https://globis.jp/article/7224 「日本電産の永守氏にみる有事のリーダーシップ」 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO58614190Y0A420C2X12000/?n_cid=DSPRM5277
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データ分析の設計 ~ビジネス成果に直結させるための基本~
「データドリブン」「データ活用」と言われる昨今、大なり小なりデータ分析に取り組む方は多いのではないでしょうか。データを触る前に「設計」をしていますか？ ただ分析をしてもビジネスの成果に繋がらないことは往々にしてあります。分析を始める前に「設計」をすることで、分析結果をビジネスの成果に直結させることが可能となり、有意義なデータ分析となります。 このコースでは、データ分析における設計の重要性と、設計において意識したいポイントを分かりやすくご紹介します。 分析を何からやって良いか分からないという方、ぜひご覧ください！
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【旧版】人材マネジメント【2025/6/11公開終了予定】
人材マネジメントコースリニューアルに伴い、旧コースを2025/6/11(水)をもって公開を終了させていただきます。現在ご視聴中の方がいらっしゃいましたら、2025/6/11(水)までに視聴いただきますようお願い申し上げます。 リニューアルした人材マネジメントコースはこちら ・【新版】人材マネジメント https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/92fa711d 戦略の実行を効果的に行うため、組織目標へ向け組織構成員を効果的に動かす「仕組み」（人材マネジメント）について学んでいきます。 このコースでは、主に人材マネジメントの全体像と、人事戦略を遂行するための、人事システムと組織構造について理解を深めていきます。 人材マネジメントを初めて学ぶ方は、以下の関連コースを事前に視聴することをお薦めします。 ※グロービス経営大学院およびグロービス・マネジメント・スクールにおける受講科目の教材として本動画を視聴される場合、関連動画はご視聴いただけない場合がございます。 ・組織構造 ☆関連情報 ビジネススキルでニュースを読み解く、日経電子版の記事もぜひご覧ください。 「AI時代の高額報酬 日本企業に必要な賃金改革」 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO53775900V21C19A2000000/?n_cid=DSPRM5277 「富士通の「3000人早期退職」が映す人材戦略の課題」 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC22CWN0S2A320C2000000/?n_cid=DSPRM5277
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技術戦略による価値創造と価値獲得の考え方
イノベーションを中心とする技術戦略の考え方と併せて、効果と効率についてご紹介します。 普段開発するシステムには、「効率を目指すもの」と「新しい価値を生み出すもの」の2通りあると思います。自社の経営状況や環境に応じて取るべき方法について解説します。 ※2022年7月撮影 より深く学びたい方は、技術ブログ「DevelopersIO」https://dev.classmethod.jp/ をご覧ください。 動画提供： クラスメソッド株式会社 https://classmethod.jp/ ■出演者プロフィール 武田 信夫 クラスメソッド株式会社 営業統括本部ゲームソリューション部部長 （※2022年7月撮影時点）
04月30日まで無料
ダイバーシティニュース 経済／アメリカ相互関税特集 関税とは？現在の状況？米中関係の今後＆実際どうなるのか？など（4/16放送）
行き詰った時代を切り拓くキーワード、それが「ダイバーシティ＝多様性」です。異なるさまざまな視点から見ることによって新しい時代が浮かび上がってきます。このシリーズは「ダイバーシティ＝多様性」を切り口に、世の中の新しい見方に迫るニュースプログラムです。LUCKY FMで配信された番組「ダイバーシティニュース 経済」を再編集してお届けします。（肩書きは2025年4月16日放送当時のもの） マオ ジトン 株式会社ウタイテ 経営企画室CFO 名越 涼 MC ＜コース内容＞ 1.人気の投資信託が年初来17％下落 個人は「株安＋円高」の逆風も 2.入金するだけで資産運用ができるブルーモ 20億円を調達して投資銘柄も拡充へ 3.好調の中国ポップマートが過去最高を更新 2024年は海外売上高375.2％ 4.「世界富豪ランキング」で中国勢が躍進 資産額が約1460億円以上となった実業家は過去最多 5.本当に欲しい購入者の元へ 「Nintendo Switch 2」抽選応募の条件がSNSで反響 6.スペシャル・トーク「アメリカ相互関税特集 関税とは？現在の状況？米中関係の今後＆実際どうなるのか？」 7.リスナーの声 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2025年04月公開）
04月30日まで無料
ダイバーシティニュース 社会／若者と『闇バイト』の関連アンケートで分かったことはなど（4/14放送）
行き詰った時代を切り拓くキーワード、それが「ダイバーシティ＝多様性」です。異なるさまざまな視点から見ることによって新しい時代が浮かび上がってきます。このシリーズは「ダイバーシティ＝多様性」を切り口に、世の中の新しい見方に迫るニュースプログラムです。LUCKY FMで配信された番組「ダイバーシティニュース 社会」を再編集してお届けします。（肩書きは2025年4月14日放送当時のもの） 藤沢 烈 一般社団法人RCF 代表理事 丸山 裕理 MC ＜コース内容＞ 1.あの日から9年「いま熊本は？」 未来へつなぐ鎮魂の想い 2.ついに開幕！大阪・関西万博 半年にわたるテクノロジーと文化の交差点 3.「大型連休旅行」にブレーキが？！物価高で財布の紐が固めに 4.「トランプ関税」日本の新たな試練に 自治体の復興計画に暗雲が 5.あなたの街は大丈夫？南海トラフ「新・被害想定」発表で警鐘を 6.スペシャル・トーク「若者と『闇バイト』の関連アンケートで分かったことは」 ゲスト：NPO法人「D×P」理事長・今井紀明氏 7.リスナーの声 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2025年04月公開）
04月30日まで無料
ダイバーシティニュース テクノロジー／NTTデータ イントラマートについてなど（4/11放送）
行き詰った時代を切り拓くキーワード、それが「ダイバーシティ＝多様性」です。異なるさまざまな視点から見ることによって新しい時代が浮かび上がってきます。このシリーズは「ダイバーシティ＝多様性」を切り口に、世の中の新しい見方に迫るニュースプログラムです。LUCKY FMで配信された番組「ダイバーシティニュース テクノロジー」を再編集してお届けします。（肩書きは2025年4月11日放送当時のもの） 中山 義人 株式会社NTTデータ イントラマート 代表取締役社長／武蔵野大学特任教授 瀧口 友里奈 MC ＜コース内容＞ 1.受験生に衝撃！AIの学力が「東大理三」合格レベルに 2.「中国製AI」危険な知識を垂れ流しに 火炎瓶から悪質ウイルスまで 3.日本はデジタル弱者に！アメリカの巨大IT企業が市場を席捲 4.「世界は高給、日本は低給」そのわけは？ITエンジニア賃金裏事情 5.デジタル戦略で酒田市を変革！「ローコード」活用で人材の拡大を 6.スペシャル・トーク「NTTデータ イントラマートについて」 7.リスナーの声 ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2025年04月公開）
04月30日まで無料
リーダーの挑戦（114） 田中愼一氏（フライシュマン・ヒラード・ジャパン株式会社 取締役会長）
グロービス経営大学院学長の堀義人が、日本を代表するビジネスリーダーに5つの質問（能力開発／挑戦／試練／仲間／志）を投げかけ、その人生哲学を解き明かします。今回のゲストは、フライシュマン・ヒラード・ジャパン株式会社 取締役会長 田中 愼一氏です。 本田技研工業で北米の広報戦略を担い、現在はフライシュマン・ヒラード・ジャパンの取締役会長を務める田中愼一氏。対日感情が高まる80年代のアメリカで、メディアや学者、アナリストと対話を重ね、世論を動かす経験から得た「走ってから考える」という信念。セガ時代の世界展開を通じて学んだ、ビジネスにおけるコミュニケーションの力学。そして「受信・発想・発信」のサイクルを軸に、日本のリーダーに求められる“伝える力”を説きます。仲間との関係、自己対話、そして“空（くう）”の境地へ。田中氏が語る深い哲学から、グローバル時代に必要なリーダーシップの本質を学びます。（肩書き等は2025年1月31日収録当時のもの） 田中 愼一 フライシュマン・ヒラード・ジャパン株式会社 取締役会長 堀 義人 グロービス経営大学院 学長 グロービス・キャピタル・パートナーズ 代表パートナー ※本動画は、制作時点の情報に基づき作成したものです（2025年4月公開）
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ロジックツリー ~物事を把握する「分解」の考え方~
ロジック・ツリーとは、モレなくダブりなく（MECE）を意識して上位概念を下位の概念に分解していく際に用いられる思考ツールです。 問題解決で、本質的な問題がどこにあるのかを絞り込む場面や本質的な課題に対して解決策を考える場面で活用できます。 ※2020年3月30日、動画内のビジュアル、表現を一部リニューアルしました。 理解度確認テストや修了には影響ございません。
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MECE ~抜け漏れなく分解・構造化して考える~
MECEとは、ある物事を「モレなくダブりなく」切り分けた状態のことです。例えば年代別など、全ての人がその切り分けのどこかに属するようにします。MECEは論理思考の基本で、物事を分解し、構造化する際に役立つ考え方です。 例えば、状況を調べて問題箇所を特定する必要がある場合に、いくつかのポイントに分解して考えることが重要になります。その際に、モレやダブリなく分解することができれば、分析や問題解決の効率性が高まります。 ロジックツリーやマトリックス、あるいはその他のフレームワークなどにも応用できる基本となるコンセプトであるMECEを理解しましょう。 ※2018年2月15日にコース内容を一部リニューアルいたしました。 リニューアルに伴い、コース動画一覧は全て未視聴の状態となります。 なお、リニューアル前に当コースを修了している方は、コース修了済のステータスに変更は発生いたしません。
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貸借対照表 ~企業の財務活動と投資活動を読み解く~
財務諸表の要の1つである貸借対照表（B/S）は、ある時点（決算期末時点）での企業の資産内容を表します。継続的な経済活動を行っている企業の一瞬の姿をとらえたスナップ写真ともいえる貸借対照表を理解し、企業の財務活動と投資活動の結果を読み解く力を身につけましょう。 ☆関連情報 フレームワークでニュースを読み解く、日経電子版の記事もぜひご覧ください。 「米SPAC上場ブーム、引き金はコロナ禍の失業対策」 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC27E130X20C21A4000000/?n_cid=DSPRM5277
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リーダーシップとマネジメントの違い ~違いと使い方を理解する~
リーダーシップとマネジメントの違いとは、主にそれぞれ異なる特性と役割にあります。リーダーシップは人と組織を動かし変革を推し進める機能、マネジメントは定められた戦略やルールに基づき効率的に組織を運営する機能とそれぞれ定義されています。このコースでは、リーダーシップとマネジメントの違いについて詳しく学んでいきます。2つの違いと意味を理解し、日頃の業務やコミュニケーションに役立てていきましょう。 ☆関連情報 フレームワークでニュースを読み解く、こちらの記事もぜひご覧ください。 「吉本興業のこれからに必要なのはどっち？リーダーシップ、それともマネジメント？」 https://globis.jp/article/7224 「日本電産の永守氏にみる有事のリーダーシップ」 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO58614190Y0A420C2X12000/?n_cid=DSPRM5277
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クリティカル・シンキング（論理思考編）
業種、職種、役職を問わずビジネスパーソンが業務のスピードとクオリティを効率よく高めるために必要不可欠な論理思考力。 論理思考のベースとなる考え方を学び、実務で陥りやすい注意点を理解することで、実践で活用する能力を養います。 論理思考の基本を身につけ、コミュニケーションや業務の進行に役立てましょう。 論理思考を初めて学ぶ方は、以下の関連コースを事前に視聴することをお薦めします。 ・論理思考で仕事の壁を乗り越える5つのポイント ・MECE ・ロジックツリー ・ピラミッド構造 ・演繹的／帰納的思考 ・イシューと枠組み ※2019年10月31日、動画内のビジュアルを一部リニューアルしました。 内容に変更はなく、理解度確認テストや修了には影響ございません。
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ロジックツリー ~物事を把握する「分解」の考え方~
ロジック・ツリーとは、モレなくダブりなく（MECE）を意識して上位概念を下位の概念に分解していく際に用いられる思考ツールです。 問題解決で、本質的な問題がどこにあるのかを絞り込む場面や本質的な課題に対して解決策を考える場面で活用できます。 ※2020年3月30日、動画内のビジュアル、表現を一部リニューアルしました。 理解度確認テストや修了には影響ございません。
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論理思考で仕事の壁を乗り越える5つのポイント
伝えたいことがうまく相手に伝わらない。仕事がなかなかスムーズに進まない。 仕事をしていると、そんな場面に直面することもあるのではないでしょうか。 そんな方に役に立つのが「論理思考」です。 物事を論理的に考えられるようになると、仕事の効率が格段にアップします。 このコースでは、論理思考のコツを5つに絞って説明していきます。 ビジネスパーソンにとって必須のスキルである「論理思考」をいち早く身につけましょう。 「クリティカル・シンキング」をまだ見ていない方にもお勧めのコースです。
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MECE ~抜け漏れなく分解・構造化して考える~
MECEとは、ある物事を「モレなくダブりなく」切り分けた状態のことです。例えば年代別など、全ての人がその切り分けのどこかに属するようにします。MECEは論理思考の基本で、物事を分解し、構造化する際に役立つ考え方です。 例えば、状況を調べて問題箇所を特定する必要がある場合に、いくつかのポイントに分解して考えることが重要になります。その際に、モレやダブリなく分解することができれば、分析や問題解決の効率性が高まります。 ロジックツリーやマトリックス、あるいはその他のフレームワークなどにも応用できる基本となるコンセプトであるMECEを理解しましょう。 ※2018年2月15日にコース内容を一部リニューアルいたしました。 リニューアルに伴い、コース動画一覧は全て未視聴の状態となります。 なお、リニューアル前に当コースを修了している方は、コース修了済のステータスに変更は発生いたしません。
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ロジックツリー ~物事を把握する「分解」の考え方~
ロジック・ツリーとは、モレなくダブりなく（MECE）を意識して上位概念を下位の概念に分解していく際に用いられる思考ツールです。 問題解決で、本質的な問題がどこにあるのかを絞り込む場面や本質的な課題に対して解決策を考える場面で活用できます。 ※2020年3月30日、動画内のビジュアル、表現を一部リニューアルしました。 理解度確認テストや修了には影響ございません。
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MECE ~抜け漏れなく分解・構造化して考える~
MECEとは、ある物事を「モレなくダブりなく」切り分けた状態のことです。例えば年代別など、全ての人がその切り分けのどこかに属するようにします。MECEは論理思考の基本で、物事を分解し、構造化する際に役立つ考え方です。 例えば、状況を調べて問題箇所を特定する必要がある場合に、いくつかのポイントに分解して考えることが重要になります。その際に、モレやダブリなく分解することができれば、分析や問題解決の効率性が高まります。 ロジックツリーやマトリックス、あるいはその他のフレームワークなどにも応用できる基本となるコンセプトであるMECEを理解しましょう。 ※2018年2月15日にコース内容を一部リニューアルいたしました。 リニューアルに伴い、コース動画一覧は全て未視聴の状態となります。 なお、リニューアル前に当コースを修了している方は、コース修了済のステータスに変更は発生いたしません。
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リーダーシップとマネジメントの違い ~違いと使い方を理解する~
リーダーシップとマネジメントの違いとは、主にそれぞれ異なる特性と役割にあります。リーダーシップは人と組織を動かし変革を推し進める機能、マネジメントは定められた戦略やルールに基づき効率的に組織を運営する機能とそれぞれ定義されています。このコースでは、リーダーシップとマネジメントの違いについて詳しく学んでいきます。2つの違いと意味を理解し、日頃の業務やコミュニケーションに役立てていきましょう。 ☆関連情報 フレームワークでニュースを読み解く、こちらの記事もぜひご覧ください。 「吉本興業のこれからに必要なのはどっち？リーダーシップ、それともマネジメント？」 https://globis.jp/article/7224 「日本電産の永守氏にみる有事のリーダーシップ」 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO58614190Y0A420C2X12000/?n_cid=DSPRM5277
会員限定
因果関係 ~原因と結果の関連を理解する~
因果関係とは、あるものごとが「原因」と「結果」の関係でつながっていることです。「因果関係」という言葉は様々な場面で使われますが、ビジネスにおいても、因果関係の把握は問題解決などの場面でとても重要な思考技術の一つです。 因果関係を把握し、因果関係を明らかにすることのメリットやコツを身につけましょう。
より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
26人の振り返り
noriko_chita
その他
必要な役割が明確化されていて，わかりやすかった．現状は一人が全部決めてそれをあまり理解できていない人が言うとおりに動いているような状況であるため，リーダーは負担が大きく，従っている人は先が見えていないため面倒くさいと手を抜きがちだと感じた．また，どの活動でも「コミュニケーション」は大きく成果に左右するのだと感じたが，逆に言うと「コミュニケーション」の円滑化に困っているところは多いのではないかと感じた．
kyo1227
営業
データ分析をする事が多いので、意思決定者とコミュニケーションをとりながら進めて行こうと思う。
f_ishi1972
その他
業務において、データ分析など扱う際は、無駄なデータ収集、分析とならない様に、計画性を保つ事、情報共有の明確化など、データの価値を高める工夫が必要と感じた。
chibibei91
営業
組織構造にまで踏み込まれていて勉強になりました
everest
営業
データ駆動型の意思決定を行うことで業務効率や成果を向上させる戦略を実現させたい。
daisuke_take
IT・WEB・エンジニア
数値分析だけでなくコミュニケーションも分析には必要であると理解しました。
key23
経理・財務
データ分析組織において、4つの役割を細かく説明頂いて、自身の業務分担の位置付けを確認でき、改めて何をするべきか、優先順位などの発見がありました。
glorio
その他
「分析の人たちの採用」とすぐ考えがち。IT部門の人が少ない？本当にそれが問題？
【分析】・【意思決定】・【現場】・【データ】、この4つの役割。
一番大事なのは意思決定、ボスは誰？
こういう数字や仮説が出ました、それを決めれる人。ボスというのは役員というわけではなく、課長でも決めれる人。その場で決めれないにせよ、すぐにその上長に促し決めれる人。
【ボスに求められる能力】
・最低限の分析結果に対するリテラシー
（自分で分析できる必要はない）
・社内の経営状況や戦略に関する確かな理解
・必要な分析を要求できるリサーチデザイン能力
・分析結果から打ち手を考え、周りを巻き込み実行できる
【現場/ エキスパート】ボスと兼ねる時と兼ねない時がある
現場の事情と肌感覚をデータと試作にフィードバックできる人。言語化しにくいようなところ。現場をちゃんと話せる人、データの裏に隠されている解釈など。
【エキスパートに求められる能力】
・最低限の分析結果に対するリテラシー
（自分で分析できる必要はない）
・ボスの目の届かない社内外の細かな状況の理解
・必要なデータ、分析結果の解釈・施策の細部などに関する現場側の事情からのフィードバック
ボスが肝ですよね。我々で言うと業務部門。その業務部門がこの認識や全体像を認識していないところもイシューかもしれません。
データが該当する業務部門の部長や課長にはこの動画を見て、感想文とか書いてもらいたいところです。
後半は陥りやすい組織構造の罠や、意思決定者とのコミュニケーション、公式・非公式のコミュニケーションや会議など事例を元にした話で、参考になります。
IT部門だけで見ていても、意思決定者は業務部門なので変わらないとは思いましたが、まずは我々もインプットは参考になると思いまた。
ik_hrs
営業
データは大事であるが、それ以上にデータをどのように分析し、どのように活用していくか、組織の状況と業務の内容を把握したうえで、どのような目的で取り組むかを認識しておくことが重要と感じた。
k-nagayama
メディカル 関連職
データ分析はそこから得られる情報をもとに、さらなる発展を目指すことをしっかりと意思決定に繋げることが必要。そのための組織づくりを上層部と議論しながら形成していくことが第一歩である。
yoketoma
資材・購買・物流
データを読み取る力を付けたいと思いました。
ike48
経理・財務
データ分析は現状の分析や将来の予測を可能にし、見落とされていた自社の問題点や課題についても発見できる。
また、データ分析によって得られた知見は、企業の意思決定のスピードを高められる。
数学やプログラミングのような知識は不要であり、データを分析する力を養うことが会社の生産性を高めることに繋がる。
kinotaro0828
経営・経営企画
データ分析の為の組織作りは、参考になりました。
jesse_tetsuya
営業
組織構造にまで踏み込み勉強になった
ozawa_h
IT・WEB・エンジニア
データ分析と分析結果の有効活動についてもう少し調査します。
mikimiyo
メーカー技術・研究・開発
フォーマル、インフォーマルな仕組みを作ることがうまく成果に結びつけるポイント出ることは納得できた。ただ、仕組みができたとしても、最終的には意思決定者へ分析者から有効な情報提供が継続的に行われることが、両者の関係を近づける鍵になると思う。
ichi_t
経営・経営企画
部門に配置した分析官と、社長との会議体を持つと、分析結果と提案に対し「それ面白そうだな！」と部門側にとって抵抗のある企画がトップダウンで立ち上がることを嫌って、社長への提案を事前に説明してもらうよう、部長等からの部内の圧力が生じて、社長報告の前に部内で修正要望が入るさまが想像された。
分析のミッションを負う人にまで組織作りの最適化を考えさせなければならない、一般的な日本の企業経営層が残念に思われた。
欧米の先進諸国ではどのような組織構造でデータドリブン経営が実現しているのか、文化的な差異も含めて知りたい。
tomatooo
IT・WEB・エンジニア
組織をつくるだけではダメで、ソフト面でもコミュニケーションを活発にさせる工夫が必要。実務を進め判断をしてもらい活動に繋げるポイント。
natsu727272
メーカー技術・研究・開発
データ分析をする事が多いので、意思決定者とコミュニケーションをとりながら進めて行こうと思う。
_tana
メーカー技術・研究・開発
データサイエンティストが、意思決定者や現場側と密にコミュニケーションできる。これはデータドリブンな組織であろうが無かろうが、風通しの良い組織作りとして当たり前のことだと思う。問題はデータサイエンティストがジョブ型の思考になっている人が多いことにあるというのが、私の実感です。
naruto0077
IT・WEB・エンジニア
データ分析の為の組織作りは、参考になりました。
ozzee
人事・労務・法務
4つの役割が、それぞれ大事。
分析をして提案をしても、事業部側から、稼いでいるのはこっちなのに、何を言っちゃってんの？！
になる、という話は、あるある。
yas_2022
営業
分析担当者と分析するチームの距離感を近く、仲間の関係に持っていくことが重要なことが参考になった。
決定者との関係も気を付けていきたい。
eri0926
販売・サービス・事務
組織の在り方にも話が及び、今のイチ担当としてすぐできることと、今後のキャリアの中で活かすべき学びとがあった。
比較的すぐに活かせるのは、分析を活かすには４つの役割があること、初めて知ったが、そのボトルネックを解消すること、これが大事ということは意識できそうである、また、決定権者と密にコミュニケーションをとる、これも普段心がけているが、改めて意識してやっていこうと思う。また将来的には、分析組織そのものの在り方や分析結果をより活かせるような仕組み作り、こうしたことにも取り組めたらと思った。
tomona06
営業
データ分析の結果は意思決定に繋げないと意味をなさない。普段市場データを引用しているが、そのデータがどう生かされているのか？改めて考えようと思うます
dairin
営業
業務で活用するのにとても参考になりました