データ活用がうまくいかない4大原因｜BI改善はデータ整備から
「BIツールを導入したのに使われない」「レポートの数字が信じてもらえない」という声は、データ活用の現場で繰り返し起きています。原因はツールの性能ではなく、その手前にあるデータの状態に潜んでいる場合がほとんどです。本記事で...
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。
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「excel 分析」の検索結果
データ加工とは？基本の手法7つと進め方5ステップを解説
「基幹システムから出力したデータが、そのままでは分析に使えない」という悩みは、データ活用に取り組む企業に共通するものです。Excelでの整形作業だけに毎月何時間も費やしている、という声も同じくらい多く聞かれます。 収集し...
顧客データ整備の進め方7ステップと失敗回避のコツ
顧客データ整備は、部門ごとに散らばった情報を統合し、分析や施策にそのまま使える状態へ整える取り組みを指します。着手の順序を誤ると、名寄せや品質チェックで大幅な手戻りが発生し、数十時間単位の工数を無駄にすることも少なくない...
生成AIのデータ構造化とは？精度を高める前処理7ステップと失敗例
社内文書を生成AIに読み込ませたのに、的外れな回答や古い情報が返ってくるという相談は少なくありません。原因の多くはモデルの性能ではなく、AIに渡しているデータの状態です。表が崩れたPDFや版数の異なる規程をそのまま取り込...
データ整備とは？進め方の5ステップと失敗しないポイント
「データはあるのに、いざ活用しようとすると使いものにならない」。こうした声は、多くの企業のデータ活用の現場で繰り返し聞かれます。整えられていないデータは、分析の精度を下げるだけでなく、担当者の工数を静かに奪い続けます。 ...
機械学習のためのデータ準備｜手順と失敗しない進め方
機械学習プロジェクトの成否は、アルゴリズムの選定よりも手前にあるデータ準備の設計で決まります。同じ学習手法を用いても、投入するデータの整え方が違えば精度は大きく変動するのです。本記事では、収集から分割、クレンジング、特徴...
人事データクレンジングの進め方7ステップと失敗例
人事データを分析や人材配置に活用しようとした途端、氏名の表記ゆれや部署コードの断絶が次々と見つかったという経験がある方も多いでしょう。 勤怠・給与・評価と複数のシステムに分かれた人事データが持つ難しさは、顧客データの整備...
KPIデータのクレンジングとは？数値のズレを防ぐための7ステップを解説
経営会議で報告した売上KPIが営業部門の手元集計と食い違う事態は、データ活用の現場で決して珍しくありません。原因の多くは分析手法ではなく、KPIのもとになるデータの品質そのものにあります。 本記事で扱うのは、KPIデータ...
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