2015」というデータ分析の国際大会で2位に入賞しました。これまで、同競技を題材にしてデータサイエンティストの思考法を紹介しました。前回は、ビジネスにおけるデータ分析について、競技と比較することで重要な点を明らかにしまた。今回は、データ分析ビジネスの新たな潮流と、これからの時代に求められる人材や技術について展望します。Cupなどのデータ分析競技と比較することで説明しました。Cupで上位入賞した3チームの特徴を整理しながら、データ活用の今後と人材像を考えてみましょう。面白いことに、これら3チームは、チームメンバーの構成からして全然違います。Ensembleは、データ分析コンペが好きなメンバーが様々な会社から集まったチーム、FEG&NSSOLは、同じ会社グループのデータ分析コンサルティングに関わっているメンバーが集まったチームです。Robotは、データ分析のための自動化ツールを開発しているメンバーが集まったチームでした。各チームの強みも特徴的でした。Ensembleは、データ分析コンペの豊富な経験から、高度なアンサンブル技術(分析モデルを複数組み合わせて精度を向上させる技術)と緻密なスケジューリング力が群を抜いていました。筆者らFEG&NSSOLは多様な業務経験から得た様々な特徴量の抽出を武器に精度向上を実現できたと自負しています。実証実験でRPAの大幅な業務削減効果を確認。Libraryもご利用いただけます。実証実験でRPAの大幅な業務削減効果を確認。ご所属のお客様でも、ご所属企業(または団体)におけるIT化を推進されるお立場の方にもお読みいただけます。2015」というデータ分析の国際大会で2位に入賞しました。これまで、同競技を題材にしてデータサイエンティストの思考法を紹介しました。前回は、ビジネスにおけるデータ分析について、競技と比較することで重要な点を明らかにしまた。今回は、データ分析ビジネスの新たな潮流と、これからの時代に求められる人材や技術について展望します。