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DX全体像
デジタル変革(Digital Transformation、DX)は私たちの世界を変えています。この未曾有のテクノロジーの進化とビジネスの変革が、企業や個人に新たなチャンスを提供しています。 本コースはDXに初めて触れる方を対象に制作しています。もし、DXの定義や概念をご存知ではない場合は、ぜひ学んでみてください。既にご存知であるという方は、動画の最後にご紹介するラーニングパスの動画を学ばれることを推奨します。
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テクノロジーや社会の変化によって、DXに関わるキーワードは日々増えています。このシリーズでは、それらを短時間で押さえて、DXの潮流への理解を深めていきます。
本コースで取り上げているキーワードは、「DX検定™」のシラバスから選出しています。各キーワードについてさらに詳しく知りたい方は、以下のURLから他のコースもご覧ください。
【関連コース】
▼データサイエンス
データサイエンスの潮流とビジネスへの実践
https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/f4d9fc54/learn/steps/33518
▼大規模言語モデル(LLM)
生成AIをあなたのビジネスに活用するには?
https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/2a8bf4b5/learn/steps/53241
▼DWH(データウェアハウス)
・データ分析を支える技術「DWH」を知ろう
https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/ab44704a/learn/steps/48788
・ビジネスパーソンのためのデータ・AIリテラシー/②データ蓄積
https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/3275140a/learn/steps/48732
▼データクレンジング
・ビジネスパーソンのためのデータ・AIリテラシー/③データ加工
https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/c202983f/learn/steps/48736
・分析の基本の「キ」~分析前のデータクレンジング~
https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/f9dd827f/learn/steps/41185
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DX全体像
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速習!DXキーワード・トレンド ~IoTとハードウェア~
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速習!DXキーワード・トレンド ~業務(仕組みとしてのIT)~
テクノロジーや社会の変化によって、DXに関わるキーワードは日々増えています。このシリーズでは、それらを短時間で押さえて、DXの潮流への理解を深めていきます。 本コースで取り上げているキーワードは、「DX検定™」のシラバスから選出しています。各キーワードについてさらに詳しく知りたい方は、以下のURLから他のコースもご覧ください。各キーワードについてさらに詳しく知りたい方は、以下のURLから他のコースもご覧ください。 【関連コース】 ▼SCM ・サプライチェーンマネジメント ~全体最適を図り、戦略を実現する~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/8f95e1bd/learn/steps/50676 ・サプライチェーン・マネジメント/耳で効く!ビジネスサプリ ビジネスWiki https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/e62b4c4a/learn/steps/44537 ▼RPA ルーティン業務の生産性向上に役立つRPAとは https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/0f5e1c70/learn/steps/44550
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速習!DXキーワード・トレンド ~クラウドとIT開発/運用~
テクノロジーや社会の変化によって、DXに関わるキーワードは日々増えています。このシリーズでは、それらを短時間で押さえて、DXの潮流への理解を深めていきます。 本コースで取り上げているキーワードは、「DX検定™」のシラバスから選出しています。各キーワードについてさらに詳しく知りたい方は、以下のURLから他のコースもご覧ください。 【関連コース】 ▼PaaSプラットフォーム サクッとわかる!テクノロジー ~クラウドインフラ活用編~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/6da6319d/learn/steps/48054 ▼オンプレクラウド クラウド ~クラウドの仕組みと活用サービス事例を知る~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/1c7e6367/learn/steps/37619 ▼アジャイル開発 ・デジタル時代に必要な資格「ITパスポート」 (ソフトウェア開発管理技術編) https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/da46ec75/learn/steps/48555 ・アジャイル/スクラム ~変化が激しい時代に対応する開発手法~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/a70ba203/learn/steps/40495 ▼スクラム(SCRUM) はじめてのスクラム開発 https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/e94bf749/learn/steps/48967 ▼DevOps(デブオプス) ・デジタル時代に必要な資格「ITパスポート」 (ソフトウェア開発管理技術編) https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/da46ec75/learn/steps/48555 ▼ノーコード・ローコード開発ツール サクッとわかる!DXリテラシー ~ノーコード・ローコードツール編~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/2a7d68ff/learn/steps/47314
04月09日まで無料
新しい企画を考えるために必要な力/耳で効く!ビジネスサプリ キャリアの考え方
1日5分で気軽に耳だけで聴いて学べる「耳で効く!ビジネスサプリ」。 キャリアの考え方のコーナーでは、自分らしい生き方を見つけるためのヒントをお話します。本コースは日本最大のビジネススクール グロービス経営大学院による、ビジネスパーソンが予測不能な時代であっても活躍のチャンスを掴み続けるヒントをお伝えするVoicyチャンネルからの転載コンテンツです。意識しておくべきビジネススキルやキーワード、今後の時代のキャリアの考え方などを、1日5分で気軽に聴いて学べます。 Voicyチャンネルはこちら https://voicy.jp/channel/880 ※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)
無料
ビジネスあるある間違い探し ~価格変更編~
仕事の合間のリフレッシュに間違い探しはいかがですか? ビジネスシーンで出会う様々な「あるある」な場面で間違い探し遊びをしながらも、仕事に活かせる学びや気付きを得られる新感覚コンテンツです。 今回は、商品価格の変更を検討する際のあるあるシーンです。 関連コースとして以下も合わせてご覧ください。 ▼ 価格を下げても客数を優先させるべき?限界利益って何?/おカネの研究所 https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/c84edc73/learn/steps/55214 ※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3月制作)
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ビジネスあるある間違い探し ~仕事の依頼編~
仕事の合間のリフレッシュに間違い探しはいかがですか? ビジネスシーンで出会う様々な「あるある」な場面で間違い探し遊びをしながらも、仕事に活かせる学びや気付きを得られる新感覚コンテンツです。 今回は、仲間に仕事を依頼する際のコミュニケーションのあるあるシーンです。 関連コースとして以下も合わせてご覧ください。 ▼ 説得の3層構造 ~相手の感情に配慮し合理的に説得する~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/024b642a/learn/steps/34813 ※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3月制作)
無料
ビジネスあるある間違い探し ~客先との会食編~
仕事の合間のリフレッシュに間違い探しはいかがですか? ビジネスシーンで出会う様々な「あるある」な場面で間違い探し遊びをしながらも、仕事に活かせる学びや気付きを得られる新感覚コンテンツです。 今回は、先方と会食をする際に言ってしまう誤った敬語表現のあるあるシーンです。 関連コースとして以下も合わせてご覧ください。 ▼ 社会人としてのビジネスマナー https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/25ca8b0f/learn/steps/37395 ※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3月制作)
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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。
36人の振り返り
makotokoma
販売・サービス・事務
ありがとうございました。
708taji
金融・不動産 関連職
知っているようで正確に理解できていなかったキーワードの良い学びになりました。
hinadra
営業
ビッグデータから自分が必要としている物をいかにマイニングできるかが課題になってきそうです。
データ自体も絶えず更新・再構築されているので一度抽出したらおしまい、ではなくクレンジングを行い常に最新の情報にしておくことが重要であると感じました。
kyo1227
営業
ビッグデータという普段耳にするが自分で説明できない言葉、耳慣れない新しい言葉の中身が理解出来ました。職場で交わされる会話についていけそうです
takumi_1453
経営・経営企画
ビッグデータとデータサイエンス
◆キーワード
・データサイエンス
・大規模言語モデル(LLM)
・データマイニング
・エッジ・アナリティクス
・オルタナティブデータ
・ビッグデータ
・ビッグデータ解析
・DWH(データウェアハウス)
・データクレンジング
・プローブデータ(自動運転のAIデータ)
①データサイエンス
様々なデータから知見や洞察を引き出そうとする科学研究分野
✅️以下のような技術要素を利用する
プログラミング力
機械学習
数学・統計学
伝統的な研究
ビジネス力
データエンジニアリング
✅️ビッグデータを活用する
インターネット✕IT✕AI
✅️ビジネス、医療、教育等応用範囲が
広い
②大規模言語モデル(LLM)
大量のテキストデータを学習し、言語の理解や生成を行うAIモデル
✅️膨大な量のテキストデータを学習し、言語を生成する(生成・要約・翻訳・解説など)
✅️人間の言語能力に匹敵
③データマイニング
大量のデータから有用なパターンや関連性、法則性を抽出するプロセス
✅️データの山→知見の発見
✅️端末✕センサー→迅速かつ合理的
例)信号機センサー✕監視カメラ→警報
④オルタナティブデータ
従来の金融データ、トラディショナルデータとは異なる、非伝統的なデータソースからの情報
例)非定型・非金融
気象情報、衛星写真、位置情報、特許情報
例)定型・非金融
POS売上データ、企業統計、交通量、カード利用情報
例)定型・金融
IRテキスト、記者会見動画
*トラディショナルデータの例)
企業財務情報、株式注文情報、金融統計、速報値
✅️民間企業からのデータは固有性・不定形が特徴
⑤ビッグデータ
人間では全体を把握することが難しい巨大なデータ群
✅️構造化データ
固定長、EXCEL、CSV
✅️半構造化データ
XML、JSON
✅️非構造化データ
音声、画像、動画、テキスト、PDF
*形式により分析手法が異なる
*半構造化データ、非構造化データは運用が難しく、データが大規模で整理・変換をする必要があり、管理体制構築が必要
⑥ビッグデータ解析
大量かつ多様なデータセットを集合・分類・整理・加工して、目的に応じて成型したり、図表化すること
✅️集計・分析結果から洞察や予測を行う
✅️ビジネス戦略・市場分析・リスク管理を行う上で、次の観点が重要
・属人化の防止 ・意思決定
・事実ベースの施策・ビジネスチャンス
✅️適切に運用することで、競争力、課題解決、効率化、将来性といった効果が得られる
⑦DWH(データウェアハウス)
大量のデータを統合的に保管・管理するシステム
✅️データ
↓
データレイク 未整理データを保管
↓
DWH データクレンジング・整理データを蓄積
↓
抽出 スピーディに提供できる
✅️分析結果の提供を迅速化することで、ビジネスインテリジェンス、レポート作成、データ分析といった意思決定のための作業も迅速化する
⑧データクレンジング
データの品質を高めるための処理
不完全/不正確/重複のあるデータ
✕入力値 ✕欠損 ✕配置 ✕形式
↓
データクレンジング 修正・削除
↓
修正データ 効率化・質向上・信頼
⑨プローブデータ(自動運転のAIデータ)
自動運転車などから収集された膨大な交通、走行データ
道路状況・交通の乱れ・パターンを分析
↓
自動運転技術
↓
位置・交通データの整備・生成
↓
ビッグデータ
↓
スマート道路
*道路交通情報通信システムセンター
◎渋滞解消 ◎ルート最適化
ik_hrs
営業
DXのキーワード、トレンドについて詳しい説明を聞くことができた。
yoshiharu0285
販売・サービス・事務
ビッグデータとデータサイエンスどちらも自分には直接的なかかわりはありませんが、トレンドワードとして理解できるように努めます。
-_-zzz
人事・労務・法務
データの種類の区分けにおいても多数ありビックデータ解析ができるとより役立つスキルにつながる。
oknmkcti
経理・財務
パワークエリの「クリーン」機能はデータクレンジング作業があることを前提として実装されている。
データを成型することが事務作業の一つとして定着するのでしょう。
70sp1208
その他
ビッグデータとデータサイエンスについて、基礎的なことであったが、案外聞いてみるとわかっているようでわかっていない部分もあった。今回学んだことを定期的に復習して、自分のものにしていきたい。
takeshi_ko
専門職
これまで手作業で行っていた、またはExcel上で関数を駆使して統計していたものから、今まででは気付けなかった法則性を容易に見つけ出すことができると思われる。
k_osada
販売・サービス・事務
一つづつ覚えていきます。ありがとうございました。
eimei
IT・WEB・エンジニア
ビジネスにどう活かすかは人になるのでうまく使えるようにしたいです。
ttc_yamamoto-t
販売・サービス・事務
日々聴く単語もここで再学習できます
nrkn
販売・サービス・事務
データサイエンスを学ぶことでビッグデータを用いた効果的な戦略立案などを実現できると感じた。またデータサイエンスはプログラミングや統計学・数学などの理系分野の学習に挑戦するきっかけになり、幅広い知識の習得につながるとも感じた。
kazuto-araki
メーカー技術・研究・開発
今回AIフィードバックにもChatGPTが使われており、実際簡単な報告書作成およびプログラムの構築などには日々利用している。これからもさまざまな業務で使用する、できるようになると思うがたまに間違った情報を取得してくることがあるので見極めは大事かと思う。
hidekima
メーカー技術・研究・開発
この分野は比較的知らない単語が現れた。概念は知っておきたい。
018708
営業
自らビックデータに触れる事は無いと思っていたが、経済活動をしている以上はその基情報を提供していると改めて確認した
情報が使われる前提で日々生活したいと感じた
yoh_t
営業
今後あらゆる面でのデータが集まってくる。それを用い答えであろうものが出せるようになる。
恐らく人間が考えるよりも正確なものになるのであろう。ただしその答えを理解できる、チェックできるだけの
知識と思考は取得していなければならない。
stshige
営業
売上予想が事実に基づいて判断できそう
kakakakazu
金融・不動産 関連職
イメージすることは難しいと思う。
1250405
その他
ビッグデータという普段耳にするが自分で説明できない言葉、耳慣れない新しい言葉の中身が理解出来ました。職場で交わされる会話についていけそうです
y-ond
その他
過去のデータの不備がみつかりそう
toshi-iwai
経理・財務
プローブデータという言葉を初めて知りました。自動車運転に関わる情報なのですね。
tak-yano
マーケティング
データサイエンス分野のアプローチは、いろんな面で応用できそうです。
atsushi_komaki
金融・不動産 関連職
ビッグデータとは単なる情報の集まりであり、そこから何が知りたくて、何が必要で、何をするかが大切ということが分かった。
minori-1995
販売・サービス・事務
今現在PDFとエクセルを利用して、リスト作成を行っています。
sphsph
メーカー技術・研究・開発
上手に活用できるようにしなければなりません。
k_yuna
販売・サービス・事務
大変勉強になりました。
kazureo
その他
様々なデータや情報が行き交う世の中である駄目、上手く活用し時代に取り残されない様にして行く必要がある
matsu-m
その他
用語の説明のみであった。
簡易で良いので、具体的な活用事例や手順に踏み込んだ内容も用意して欲しい
matt35622
IT・WEB・エンジニア
データウェアハウスの活用はビジネス分析に必要不可欠な機能になると考えています。
mamemoto
メーカー技術・研究・開発
定型業務の財務情報、人事情報をビッグデータ化し、利活用できる仕組み行かせると思いました。
t_n_chocolate
IT・WEB・エンジニア
IT用語について理解することができました。
kan_naka
建設・土木 関連職
売上予想が事実に基づいて判断できそう
zummy_0617
金融・不動産 関連職
他部署へ異動するとき、荷物を運ぶ際の立替金を請求しなければならないです。エクセルで請求書の自分の振込先や配送料を起票したうえ、管理者に回してそのあと、汎用ワークフローで請求書をPDF化でスキャナーをかけました。そのファイルをコピーして管理者に承認を頂いて手続きを終えました。データの手続きが簡略したんだと感じました。