データ利活用を促進させる
データ領域の現場で培われた実践的な取り組みから得られる知見、成功・失敗を通じて得た気づきを発信します。
YouTube
公式アカウント
New Topics
最新の記事
データベースとは？種類・仕組み・活用事例まで基礎知識を徹底解説
近年、企業が扱うデータ量は急速に増え続けています。顧客情報や取引履歴、業務記録などが散在し、Excelやファイル管理では限界を感じている担当者も多いのではないでしょうか。 データの整合性が取れず、分析や意思決定に活かせな...
AI-Ready導入手順と体制構築の成功ガイド
生成AIの登場により、企業はこれまで以上に「AIをどう活用するか」が問われる時代になりました。しかし、AIツールを導入しても成果が出ない、期待した精度や効果が得られないといった悩みを抱える企業も少なくありません。 その原...
データコンプライアンスとは？企業が守るべきルールと実践のポイントを解説「データプライバシー コンプライアンス」
近年、個人情報保護法の改正に加え、GDPR・CCPAといった海外規制の要件も厳格化し、企業がデータを扱う際に求められる水準は一気に高くなりました。そこにクラウド利用やSaaSの普及が重なり、データが「どこを通り、どこに保...
オンプレミスとクラウドの違いとは？特徴・メリット・デメリットと選び方をわかりやすく解説
近年、システム運用の高度化やセキュリティ要求の変化により、オンプレミスとクラウドのどちらを選ぶべきか悩む企業が増えています。「クラウドに移行すべきなのか」「オンプレミスを続けるメリットはあるのか」と判断しきれない状況も珍...
データ倫理とは？企業が守るべき原則と実践ステップをわかりやすく解説
急速に進むデジタル化やAI活用の広がりにより、企業はこれまでになく大量のデータを扱うようになりました。便利さが広がる一方で、「どこまでデータを使ってよいのか」「AIの判断が公平か説明しきれない」といった不安や迷いを抱える...
データ分類とは？目的・分類基準・手順をわかりやすく解説｜自社ルール策定に役立つ実践ガイド
企業が扱うデータ量は年々増え、情報の重要度や性質も一段と多様化しています。しかし現場では、「どのデータをどこまで保護すべきかわからない」「分類ルールが明文化されておらず、担当者ごとに判断がばらつく」といった課題が今なお多...
論理モデルとは？意味・作り方・概念モデルとの違いをわかりやすく解説
近年、企業のデータ活用が高度化し、システム間連携や業務のデジタル化が急速に進む一方で、「データ構造が複雑で把握できない」「開発チームごとに認識がずれ、後工程で手戻りが発生する」といった課題が多くの現場で顕在化しています。...
データガバナンスを定着させる鍵、チェンジマネジメントとは｜組織を変える実践アプローチ
データ活用が前提となる経営環境へ急速に移行する一方で、「ルールを整えたのに運用が進まない」「現場が動かずガバナンスが形骸化している」と悩む企業は少なくありません。 背景には、体制や規程だけでは組織の意識や行動が十分に変わ...
このブログについて
データビズラボが運営する、データの価値を最大化するためのナレッジ共有メディアです。
戦略策定から具体的な分析手法、ツールの活用術まで、データの現場で培われた実践的な取り組みから
得られた知見や気づきを発信しています。
