
「アナリティクス&AIトランスフォーメーション」インサイト 第5回 データ利活用を実現するユースケース選定の障壁およびその乗り越え方
データ利活用を推進する際のユースケース(データ利活用シナリオ)の選定にあたり、発生しがちな代表的な3つの障壁とその乗り越え方について解説します。
企業は、データとアナリティクスの価値を認識しています。しかし、その活用に成功している企業は多くありません。
PwCが提供するアナリティクス & AI トランスフォーメーションは、組織によるアナリティクス機能の構築および活用を実現し、ビジネスにおける価値創造を促進します。
企業が抱える課題の解決に向け、PwCのアナリティクス & AI トランスフォーメーションは、クライアント自身でアナリティクスの推進が可能なように事業変革を支援します。
カルチャーと人材
アナリティクスを浸透させるためのカルチャーおよび人材の定義
プロセスと統合
アナリティクスの価値最大化に向けたビジネスプロセスの確立
組織とガバナンス
適切な組織構造とガバナンス体制の整備
ビジネスの意思決定とアナリティクス
アナリティクスやAIを活用する目的
データとインフォメーション
アナリティクスを実現するデータ可用性
技術とインフラ
適切なシステムおよびツールの整備
データ利活用を推進する際のユースケース(データ利活用シナリオ)の選定にあたり、発生しがちな代表的な3つの障壁とその乗り越え方について解説します。
自社の課題の解決をリードできる「AI人材」を日本企業内でどのように定義し、育成していくべきか、といったアプローチ方法について考察します。
データ利活用における外部連携の検討ポイントを、事例をもとに考察します。
データ利活用において外部とどのようなスキームで連携すべきかの検討ポイントを、前後編の2回に分けて解説します。
企業がデータの利活用を推進していくにあたり直面する課題と、それを乗り越えるために重要となるアナリティクス&AI活用における6つの成功要諦を解説します。
AI活用の営業改革を成功させるために、重要な5つのポイントのうち、「ヒトとAI協働での付加価値提供」「営業オペレーションモデル」について解説します。
AI活用の営業改革を成功させるために、重要な5つのポイントのうち「学習データマネジメント」「トラスト」「テクノロジー」について解説します。
第2回では、プライバシー保護重視の時代において顧客からの「信頼」を育むためにマーケターは何をすべきか、顧客理解の重要性とともにアプローチ方法について述べます。
第11回は、金沢大学 融合研究域 融合科学系 教授 金間大介氏を迎え、PwCコンサルティングのディレクター東海林崇とマネージャー池田真由が、労働力減少問題の課題先進業界である「福祉・介護」業界における今後の人材獲得戦略を議論しました。