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データ分析組織の作り方 ~データ分析を成果に繋げる仕組みづくり~

  • 0h 38m (4sections)
  • 組織マネジメント
  • 実践知

このコースについて

「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!

講師プロフィール

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)

コース内容

  • DXとデータ活用
  • データ分析組織における4つの役割
  • 様々な組織構造のケーススタディ
  • まとめ

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

15人の振り返り

  • 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。

    2023-09-05
  • dairin

    営業

    業務で活用するのにとても参考になりました

    2023-10-02
  • 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

    2023-10-11
  • 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。

    2023-10-27
  • 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。

    2024-01-16
  • 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。

    2024-01-18
  • 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。

    2024-01-31
  • _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。

    2024-02-14
  • 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.

    2024-02-28
  • 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。

    2024-04-11
  • 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。

    2024-06-30
  • 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。

    2024-08-22
  • 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。

    2024-10-16
  • 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

    2024-11-18
  • 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。

    2024-11-18

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