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データサイエンスの潮流とビジネスへの実践

  • 1h 9m (4sections)
  • 分析
  • 実践知

こんな人におすすめ

・ビッグデータによる世の中の変化、潮流に関心のある方
・テクノロジーの革新によるビジネスの可能性に関心のある方
・ビッグデータの活用例に関心のある方

このコースについて

ビッグデータ、人工知能といった言葉を聞く機会が増えてきていますが、実際にビジネスに何をもたらすのか、イメージを持っていない方も多いのではないでしょうか。
このコースでは、データサイエンスの潮流と実際にデータをビジネスに活用している例を紹介します。
新たなビジネスやご自身の今後のスキル開発に役立ててみてはいかがでしょうか。

講師プロフィール

グロービス経営大学院 教員
グロービスAI経営教育研究所(GAiMERi)所長
鈴木 健一

東京大学大学院工学系研究科修了
米国シカゴ大学経営大学院修士課程修了
野村総合研究所を経た後、A.T.カーニー社にてマネージャーとして経営コンサルティング業務に従事。メーカー、通信事業者の新規事業戦略、マーケティング戦略、オペレーション戦略などの分野で幅広いコンサルティング経験を有する。グロービスでは2006年の大学院設置認可、さらに2008年の学校法人設立など、開学から2016年3月まで10年にわたり事務局長として大学院運営にたずさわってきた。現在は教員としてテクノベートシンキング、ビジネスアナリティクス、ビジネスデータサイエンスをはじめとする思考系、テクノベート系科目の科目開発、授業を担当するほか、グロービスAI経営教育研究所(GAiMERi)の所長としてAIを使った次世代の経営教育を創るべく研究開発に時間とエネルギーを使っている。

グロービス経営大学院 講師
栗山 実

東京大学 理学部 物理学科 卒業
東京大学大学院 理学系研究科 物理学専攻 修了
戦略コンサルティングファーム・マッキンゼー社等を経て独立(個人事務所:アンテカニス社)、専門領域は顧客データ分析や市場調査に基づく経営戦略。また、IT・HR・ヘルスケアなどデータ分析技術を活用するスタートアップ数社に共同創業者・戦略担当取締役などの立場で参画し、事業戦略からアルゴリズム設計までを手掛ける。その他、非営利団体運営、学生キャリア支援事業などにも継続的に関与。多摩大学大学院客員教授。
(肩書きは2017年9月撮影当時のもの)

コース内容

  • コース紹介
  • 概論
  • ビジネスへの実践
  • スペシャル対談

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

100+人の振り返り

  • mino-k

    経理・財務

    最後のコメントが印象に残りました。
    データサイエンスの取組を成功させる為に重要なこと、として、①好奇心を持つ、②実際にやってみるとありましたが、実際には与えられた職務をこなしながら、別のことに取り組むというのは難しいだろうと思います。ただし、既存の職務遂行の中で、例えば改善提案の中身として、データ分析、最適化の考え方を取り入れていくことは心がけ次第で十分可能ですので、今後実践していこうと思いました。

    2019-02-07
  • kuniou1022

    販売・サービス・事務

    データサイエンスの世界でも「目的を明確化し、設定する」ことの重要性と、トライ&エラーの上で精度が上がっていくことが理解・再認識でき、「手段の目的化」に留意しよう/すべきと感じた。
    一見複雑で、人間が経験で判断をし、答えが数字で白黒つくものが得意、というデータサイエンスの特徴は非常に分かりやすかった。

    2019-02-24
  • manabiho

    建設・土木 関連職

    目的を持たずしてAIを導入しても失敗するという話は心に残りました。

    2020-02-23
  • hottton

    IT・WEB・エンジニア

    目的が大事。繰り返し言われる事だが、その目的にAIやMLが必要とは限らない。目的の引き出しを沢山持っていること、それが会社を広い視野で見ることがでいる、「最初の一人」であると理解した。

    2019-10-11
  • kameco

    販売・サービス・事務

    業務の上で、意識していないものでも、貴重なデータとして蓄積されているものがあるかも、と気づきました。

    2020-08-19
  • saito-yoshitaka

    メーカー技術・研究・開発

    遅れているの気付いた時点で取り組み事が必要となる。出来るデータの可視化をするだけでもメリットとなる。事が印象的でした。

    2022-06-23
  • y_k_

    営業

    とりあえずAIで何かしたいとか、データサイエンティストの部隊がいるから大丈夫とか、まさに自社について言われているのではないかとギクっとした。
    データ分析のHOWではなく、顧客にどんな価値を提供できるのかをまず考えるという視点をもって業務に臨むことと、目的達成のために必要なデータを得るためにはどんなことをすれば良いのかからまず考えていく必要があると感じた。

    2021-01-31
  • test_

    メーカー技術・研究・開発

    数年というスパンで考えたときには、本講義で述べられていたことは正しいと思うが、それ以上のスパンで考えたとき、AIにより利益の最大化が図られる、個人の一つ一つの判断にAIが頼られる、という時代になることが推定される。もう賽は投げられてしまったと考えらる。そのような社会はユートピアと呼ばれるのか、ディストピアと呼ばれるのか。。。。
    ひとりひとりの人間がちゃんとものを考える世界が存続することを願います。

    2020-09-06
  • end-o

    建設・土木 関連職

    目的をもってAIを導入する必要性がある事、また全ての事は明確な目的がの必要性を感じた。

    2023-12-04
  • wkiymbk

    IT・WEB・エンジニア

    ビッグデータの活用事例を学ぶことができました。
    ここで得た知識は顧客との会話、職場での雑談・ブレストで活用します。

    2020-11-05
  • hiro_yoshioka

    メーカー技術・研究・開発

    具体的な事例で興味が湧きました。
    失敗例も勉強になります。
    目的の明確化と設定がより一層、重要になりそうですね。

    2021-07-24
  • tadaishi

    販売・サービス・事務

    スタートアップに対するよくある事例が何となく思い至ったりと実感しました。目的意識を持ってチームであたりたいです

    2021-03-15
  • ishida_m

    IT・WEB・エンジニア

    何をするにも目的を明確にすることが重要だと再認識しました。
    DXやAIなど使うことが目的になってしまっていることが多くあるので、手段が目的にならないように注意をしたいと思います。
    また、データ分析には興味があるので色々学んでいきたいと思います。

    2021-03-19
  • yuki_hiro

    人事・労務・法務

    企業の中で事業として活用するためには、何よりお金を出せる権限を持った人の理解が大切です。そのためには、これが出来たらビジネスになるぞと実感できるストーリーを話せないといけません。「目的が無いと、形にならない」とはそういう事だと理解しました。

    2020-11-15
  • tks00000001

    その他

    とてもわかりやすかったです。

    2020-12-19
  • n-ohkushi

    その他

    こちら側の立場にたった進め方が良かった。実際、ハードルは高いが必要なことと改めて認識できた。

    2023-07-06
  • seki_et

    営業

    ここまでの学びの棚卸ができました

    2022-07-29
  • ft016907

    経営・経営企画

    データーサイエンスはまだまだ世の中で発展途上状態なので、とにかく興味を持ってPDCAを回すことが重要だと感じた。

    2023-11-15
  • chino714

    その他

    目的がいかに大事かわかりました。闇雲にデータを扱うわけではなく、目的意識を持って取り組むことが大切だと学びました。

    2021-06-21
  • pooh1

    その他

    データの取り扱いは、目的意識を持つことが重要ですね。

    2022-08-26
  • tomoya_wada

    クリエイティブ

    どうデザインして提供するのか

    2024-01-02
  • porcaro

    メーカー技術・研究・開発

    データサイエンスを学んで上司に提案しても分かってもらえない時は、より経営に近い立場の上司に提案するのが良いという話は社内でも聞いた事があり、動画内でも聞けた事でより一般論としてよくある話だと言うことが分かった

    2020-11-22
  • papyon2019

    営業

    オフィス業界でとても必要な考え方だと思いました。
    働き方と空間のあり方、データ分析から導き出せる一つの解答があると思いました。

    2020-05-06
  • yuka_ms

    販売・サービス・事務

    業務ではもちろん、プライベートの場としても興味深い事例があった。
    目的をきちんと定めて取り組む必要がある点については、大変共感した。ただ活用するだけではなく、きちんと見極めて取り入れていきたい。

    2021-05-13
  • chibibei91

    営業

    目的意識をもつこと。どんな価値を誰に届けるか?届ける価値は対価を払っても良いものなのか?

    2020-08-23
  • hiro0226

    メーカー技術・研究・開発

    触ってみようと思ってます
    今はChatGPT。このコメントも1年経たないうちに古くなるかな

    2023-04-15
  • penguinqueen

    その他

    現在の業務を効率化して、人が目で行ってきたものを、データで行うことを日々考えています。そんな中、データを使ってビジネスを思考する方法論についてうかがえたことが、大きな力になりました。早速考えていることを、具体化したいと思います。
    自分のあつかっているデータはビッグではないですが、まずはこの業務革新を成功させ、経験を今後に活かしていきたいと考えます。

    2020-04-29
  • koki_0812

    メーカー技術・研究・開発

    問題提起や何故AIを使うのか、など目的意識を持って取り組む事が重要だと感じた。

    2020-05-10
  • nyambu

    建設・土木 関連職

    目的は何かをしっかり設定し、データサイエンスに取り組む必要があると認識しました。

    2024-02-12
  • k_yuna

    販売・サービス・事務

    大変勉強になりました。

    2023-11-15
  • kaizawa004

    コンサルタント

    目的を見失わない。好奇心を旺盛にアンテナを張る。

    2021-08-06
  • shny-mua

    販売・サービス・事務

    初めて学ぶことが多く勉強になりました。

    2023-01-16
  • taki2

    建設・土木 関連職

    サイキンソーのサービスはとてもよいと思った。腸の検査と言えば大腸がんの検査があるが,病気を見つけるという視点ではなく,それを具体的なアドバイスを行い体質改善につなげるという発想がよい。

    2020-09-05
  • yoku-san

    IT・WEB・エンジニア

    ビッグデータやAIを使うこと自体が目的にならないよう、最初に目的やイシューを設定して取り組むことが重要であると感じました
    日々の業務においては、作業効率化のためにAI(ChatGDP的なもの)などを利用するシーンが今後増えていくと思われるので、
    意識的に使っていきたい

    2024-01-13
  • junichi777

    マーケティング

    データサイエンスの潮流が理解できました。

    2021-12-31
  • os006149

    経営・経営企画

    私には理解が出来ない言葉が多くありました。
    自身の勉強不足であると思いますが、
    好奇心をもってどんどん入っていけるように
    していきます。

    2023-07-07
  • alniyat

    IT・WEB・エンジニア

    データサイエンスを小さな業務からでも構わないので活用できないか常に考えてみたいと思いました。

    2022-08-01
  • hagi95098

    営業

    興味と情熱。データサイエンスだからと言って壁を感じる事なく、ビジネスを進める有効な道具なのだと、これからは考えたい。

    2021-02-06
  • aohi

    営業

    2022-07-04
  • kayo_i

    販売・サービス・事務

    データをまずは使ってみる。
    データから読み取れるスキルが付くと強いと思った

    2023-03-09
  • fumy1441

    メーカー技術・研究・開発

    データサイエンスを活用する「最初の一人目」が重要、との話がとても印象的でした。やはり、目的・イシューが重要、はとても納得しました。

    2021-01-27
  • masa_0314

    IT・WEB・エンジニア

    データサイエンスを実務家視点で平易に全体感を持った説明を聞けて良かった。

    分析と最適化が出来るという切り口で何を出来そうか考え続ける。

    2020-12-17
  • jabe

    営業

    DX,データドリブン経営と叫ばれている中、目的というところまでは、深堀されてないよう感がある。IT業界の営業に身を置くものとしてこのあたりの提案ができようになりたい。

    2020-08-17
  • hk003997

    人事・労務・法務

     様々業務改善時に活用をしていこうと思います。

                                                                                                                                    

    2023-11-13
  • shirakawa_0729

    販売・サービス・事務

    お客様のためにどんなサービス、価値を提供できるか、データをどんな風に使うのがいいのかを繰り返し、繰り返し考えることが必要。

    2020-10-22
  • oh002455

    建設・土木 関連職

    自分の意識が遅れているのが気が付きました。また、出来るデータの可視化をするだけでもメリットとなる。

    2024-01-26
  • kazuaki_0206

    営業

    データサイエンスを企業の中でも活かせる可能性があり、数%の改善でも絶対額にすれば大きな貢献に成りうると言う事が、会社員でもテクノロジーを活かして貢献する可能性があるという事に気づかせてくれた事は大きかったです。意識して取り組みます。

    2021-12-20
  • yuichi0722

    メーカー技術・研究・開発

    データサイエンスの初級入門編として最適です。
    基本の概念、社会動向の説明がありますが、結局のところ提供価値・何を成し遂げたいのかがポイントである説明、その通りだと思いました。

    2022-01-03
  • metona

    その他

    データサイエンスを利用する際も、目的を明確にし、抑え続けていくことが大切だとわかった。

    2020-05-07
  • mercy0415

    その他

    まずは目的とイシューの明確化から。

    2021-01-25
  • take1116

    金融・不動産 関連職

    業務で生かすには目的を持ってデータ分析を行い、改善していくことだと思いました。

    2021-10-16
  • sumida-h

    IT・WEB・エンジニア

    データをどのように価値に結び付けるかを、常に意識して、作業を実施するように心がけていきたいと思います。

    2023-02-17
  • shimizumiwa

    建設・土木 関連職

    本内容に限らず、目的意識をもつことだ大事だと思いました。

    2024-01-18
  • sishin

    営業

    大変勉強になった。明日から有言実行してみる

    2021-10-21
  • ss012250

    経営・経営企画

    ビッグデータを活用するためにも目的とイシューを明確にして、事業の全体像をみて分析最適化を図っていく。誰にとっての価値なのかを間違えないようにしていく。

    2023-11-14
  • izntks

    IT・WEB・エンジニア

    「誰に」「何の価値を届けるか」という「目的」にたどり着くまでのプロセスが大事という部分に非常に共感した。
    成功している組織は、個々がハード的なスキル(思考、分析、質問、要約力)を持ち、対等な関係性の中で「自由に」「正直に」「尊重して」意見を言えるソフト的な基盤がある。その上で出来ることからスタートし小さな成功を繰り返す事で、結果として価値あるイノベーションが起きるのだと思える。

    2022-01-24
  • kefk

    営業

    「誰にとって何の価値があるのか」を見失わないことが大事

    2023-11-09
  • ridley

    メーカー技術・研究・開発

    自分が携わっている仕事のどこでデータを活用できるか、考え続けることが大切だとわかった。具体例も紹介されていたので、参考にしたい。

    2021-05-16
  • akiranaga17

    IT・WEB・エンジニア

    データサイエンスの将来性については、非常に良く理解できました。
    この思考及び技術は、今後の企業にとってとても大切であり、早急に実践してゆかないと、世界的にも遅れをとってしまう事であると認識できました。

    2020-09-29
  • kannsaninn

    専門職

    新しい技術にも関心を持ち、活用できるものがあった時に活用できるようにデータに触ることを積極的にしてみたい。

    2022-05-03
  • koma1025

    営業

    活用シーンとデータの種類は参考になりました。

    2019-06-23
  • toshi2355

    専門職

    データーサイエンス活用の取組に一番大事なのが「目的」を正しく設定することと言うことが印象に残った。

    2023-12-27
  • ki91075

    建設・土木 関連職

    データサイエンス、先ずは、目的を明確にして実行、チャレンジする事が大事な事。
    自身の仕事に於いてもデータとして考える事で、数値的根拠を持った回答出来る事を学んだ。

    2019-11-26
  • shinuchi_098

    メーカー技術・研究・開発

    目的をしっかりと定めてデータを活用する事で、今まで見落としていた
    物を価値ある商品もしくは優位性のあるものにすることが出来そうである。

    2020-11-27
  • taro_y

    メーカー技術・研究・開発

    どのような仕事でも目的設定が一番大事で、それをしないと目的と手段が入れ替わることは良く起きると思います。
    目的設定を明確にすることで、全体を俯瞰できる最初の一人と、専門的なメンバーが有機的に結びつくき、価値創造が出来るのだと感じました。

    2020-12-24
  • tsakuragi

    メーカー技術・研究・開発

    新商品開発テーマ創出の際に活用できる

    2021-01-12
  • tkntkn

    その他

    上はわかってくれなくても上の上はわかってくれていると考える。
    なるほど。

    2020-08-15
  • a_ya

    経理・財務

    企業は潮流に乗り遅れていると焦っているほど、データサイエンスを使うことが目的になってしまいがちであるから、本質的な価値をどのように生み出していくのか考える必要があると感じた。

    2020-04-15
  • stef0815

    メーカー技術・研究・開発

    よくわかりました
    今後に活かせそうです

    2021-08-12
  • user-26a7c99589

    資材・購買・物流

    AIやIoTも目的をはっきりさせることの重要性を学んだ

    2019-04-27
  • zou-san_55

    メーカー技術・研究・開発

    ”データサイエンスって何?”、”どう活用するの?”という疑問がありました。
    しかし、ビッグデータの加工技術であり、それをビジネスに活用することであるということ。
    自分の業務の中のデータのインプットとアウトプット、それらの活用するべき分野など、これがデータ分析や最適化の考えに沿うものであること
    これらを踏まえ、新規ビジネスの提案を実践していこうと考えます。

    2021-09-20
  • toshi-kun

    専門職

    ビッグデータもAIも目的を達成するための手段にすぎないということ?

    2020-06-16
  • wantannabe

    経営・経営企画

    データドリブンな経営とは、ただ漠然と「AIを活用する」だけでなく、事業効率化、サービスの最適化、そのUI/UXへの還元など自社の競争優位に繋げる明確な目的と戦略を持ってデータを活用することが本質であると理解した。

    2020-11-29
  • yt014211

    建設・土木 関連職

    どの様なデータを収集し何を目的にどんな見せ方をするか、誰が使うか等まだまだわからない事がたくさんあると気付きました。当社でも膨大なデータからクエリで必要なデータを抜き出して加工していますが何か新しい発見を誘発する様なデータサイエンスに挑戦したいです。

    2024-02-02
  • yutaka0527

    営業

    最後のセッションが非常に印象に残った。変化に対応していくことの重要性も感じた。

    2019-06-14
  • kekokeko

    メーカー技術・研究・開発

    「一番最初の人」

    2022-10-18
  • gomamisozui

    営業

    好奇心を常に持ち合わせることから始まる

    2021-09-14
  • kazusummer

    人事・労務・法務

    好奇心を持ち仕事に取り組んでいきたい

    2024-01-04
  • medamayaki

    経営・経営企画

    目的を明確にする事が第一歩。データを使ってしたい判断、意思決定のプロセスを含めて導入検討する事に活かして行きたい。

    2020-06-26
  • edgewater

    営業

    非開示とせざるを得ません。

    2021-05-03
  • moro_47

    金融・不動産 関連職

    冒頭にあったMRと医者への営業をデータ化するのは非常に興味深い。保険会社の顧客と営業のアプローチについてはどうやったらデータ化できるのか気になっている。

    2023-11-11
  • mubu

    メーカー技術・研究・開発

    今の時代データサイエンスは必須であるが、その使いこなしに関しては大きな差が出るところでもあり、工夫次第で大きな改善も見込めると考えている。

    2021-12-18
  • izumi-6024

    営業

    潮流に乗り遅れないようにしたい。

    2021-02-20
  • yokoyama198411

    その他

    全体を考えることができ、目的を設定することが大切であると感じました。

    2024-02-14
  • ashimokoshi

    コンサルタント

    データを活用した新規ビジネスでは、どのような価値があるのかを常に明確にした目的志向で提案していきたい。
    既存ビジネスの変革においては、分析/最適化いずれに該当するのか、変革が狙いとしているところは何かを明確にし、こちらも「目的」をはっきりさせた上で戦略を俯瞰的に把握できる状態にして提案していく。
    サイキンソーのビジネスは、さらにいろいろな事業につなげることができそうで、非常に興味深い。

    2020-04-12
  • t_shiota

    メーカー技術・研究・開発

    類似の講座を受講して、少しずつですが、DX、AIを活用する上でのポイントが分かってきたような気がします。以下2点をしっかり念頭に置いて検討を進めていきます。
    ①「課題・目的を明確化する=手段が目的化しないようにする」
    ②「AIが得意なこと(予測・発見・識別)と、不得意=人がやるべきこと(課題の抽出、目的の設定、類似ケースがない際の予測、理由の説明)を認識しておく」

    2020-09-22
  • toru_ok

    経営・経営企画

    データそのものと加工、アウトプットを俯瞰して考える視点が重要だと再認識した。データサイエンスだけでなく、色々なもの毎に通ずると思う。仕組みをつくるだけでなくそれをどう動かして発展的に運営していくのか。

    2021-01-22
  • utsu_musako

    販売・サービス・事務

    下記の分類分けは大変参考になりました。実業務で活用したいと思います。
    □全体の把握
    ・4象限(マッピング)
    □目的の把握
    ・要因分析
    ・ファネル 
    □供給の最適化
    ・マップ(ルート)
    □価値提供の最適化
    ・レコメンド
    ・オークション

    2021-06-13
  • yusan333

    人事・労務・法務

    データサイエンスの活用にアンテナを張る、リスクとチャレンジのバランスを取りながら従来のやり方を変えたり、新たなやり方を模索することが大事。
    ただし、それによって何を成し遂げたいのか、目的や課題をはじめに押さえることが重要。

    2023-07-04
  • fumiaki_885179

    メーカー技術・研究・開発

    弊社にはどんなビックデータが存在するか考えて見たくなった。

    2020-11-19
  • massapy

    経営・経営企画

    おそらく今後の経営幹部には、技術はともかくとして、今回ご教示を頂いた内容を全般的に理解し、自社の課題、イシューを、データを活用しどう解決していこうか、というような絵を描ける必要があるのかな、と思いました。
    今までは、勘と経験と度胸で、イシューの解決を力技で解消して来た状態からの脱皮も必要だと感じました。
    改めてロジカルシンキングを受講し直し、明日からの社業に活用していきたいと思いますありがとうございました。

    2021-02-28
  • atsudon

    その他

    データサイエンスの考え方と活用について学べ、日常業務に活かせると感じた。資格などもあることからより深堀し学んでいきたい。

    2023-11-06
  • kazuma_0112

    コンサルタント

    AIや機械学習(ディープラーニング)などは相当専門性の高いものとの勝手な認識から、抵抗感を持ってしまいがちですが、目的やイシューを明確にした上で必要な専門性は専門家に任せればよいとの話があり、ホッとした部分があった

    2020-09-05
  • koji741220

    マーケティング

    データサイエンスに対する、世の中の取り組み状況を垣間見ることができ、大変参考になりました。まずは広く浅く、情報にアンテナを張るところから始めようと思います。

    2023-05-18
  • beyondit

    コンサルタント

    大変参考になりました。
    データサイエンティストへの道は、ドラクエでいうと勇者もしくは賢者に転職するようなものと感じました。
    手法に囚われすぎず、金の匂いのする嗅覚も磨き、課題解決型でも新事業創出型でも戦車のようにミリミリ前に進める泥臭さと駄目なら撤退する潔さが必要。

    この4輪がとても大事であり、これは絶対に分業できないと思っていたところ、最初の一人が大事、とおっしゃられていたことに深く共感します。

    そしてこの領域は相反する価値観のバランスをとれるかどうかがとても大事。

    ・目的が大事とはいいつつ、まずはトライ&エラーでやってみる、
    ・新技術の中身を知らなくてもOutputのイメージがあればよい、とはいいつつ
    そこまでわかりやすくなるころには競争優位は失われている、

    など、とても難しい領域で、だからこそそれを身に着けた賢者や勇者は
    価値が突き抜けてしまう。

    仕事をしながら身に着けるのは難しいと思います。2年くらい集中して勉強し、
    初めてひよこレベルになれ、そのあとはひたすら分析→価値創出を繰り返す
    ことかと。
    そういう意味では5GとIoTが当たり前になる前に賢者になれるかがどうかが
    勝負の分かれ目と感じました。

    2020-08-13
  • ts109918

    金融・不動産 関連職

    目的の明確化が重要だと感じた。

    2024-01-13
  • yoshi-0531

    営業

    大学レベルの数学にも、エクセルのピボットテーブルを使いこなすレベルにも到達してないが、言われていることは漠然と分かった。

    2021-01-11
  • yokofujimori

    経営・経営企画

    今のわが社にも当てはまる、また、私の実際の仕事にも当てはまる講義でした。とても勉強になりますし、データを扱う「考え方」が理解できた。

    2019-06-03
  • kt123456

    営業

    ビッグデータを業務で生かし会社の利益に結びつけるためにはまずデータを利用する目的を明確にしそして実行するためのプロジェクトメンバー特に最初のひとりめにどんな人物を置きそしてどういった計画で杯を回し業務に結びつけていくのかと言うところがとても重要だということがわかりました。ました。

    2021-06-20
  • masatomo_01

    経理・財務

    データサイエンスの必要性については、マネジメント相手の方が有効に主張できる事が分かりました。

    2021-01-04

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