-Tech領域に大きく舵を切っています。その実現のためにデジタル部門を創設してエンジニア組織を構築し、内製のEd-Techプロダクト開発を行っています。具体的には、ビジネス動画のサブスクリプションサービスである「グロービス学び放題」や法人向けの学習管理を目的とした「グロービスラーニングプラットフォーム」などを開発しています。組織やサービス立ち上げの詳細経緯は下記に記載されております。https://logmi.jp/tech/articles/310593そして現在はグロービス内で保持する学習データとHRデータの活用にも本腰を入れ始めています。データ活用の方向性としては、データによるマネタイズの実現と教育やHR業界におけるインパクト創出の2パターンで考えています。詳細は記載出来ないのですが、例えば下記のようなテーマを想定しています。具体的な進め方としては、下記のような2ステップで複数PJTを進行しています。・Step1:各テーマに関するPoC(=社内コンサル部門やクライアントとの共同PJT)を実施し、実現可能性とニーズの検証を行う。・Step2:ニーズが存在し実現可能性が担保されたテーマを事業化やサービス化する。同時に既存事業成長支援に向けたデータ分析業務も行っています。詳細は記載出来ないのですが、例えばLTV予測といったテーマになります。この実現のために、データ専門性の高い人材を集めたデータサイエンスチームを立ち上げ、現在急ピッチで体制強化を進めています。データサイエンスチーム立ち上げの背景やRoleの詳細は下記に記載されています。2つの業務を担当して頂きます。1データによる新しい価値創造のためのデータ分析2既存事業成長支援のためのデータ分析1の方が比重が高めですが、チームやプロジェクトの状況次第では2の比重が高くなる事もあります。各業務の詳細は以下になります。・BizDevが検討した事業戦略を実現する上で必要なデータの検討。・統計的な信頼性を担保するための適切なデータ取得方法の検討。(基礎分析→統計モデリング)。・データ分析結果やデータ取得方法をビジネスサイドにレポーティング。・同時に分析結果をBizDevにも説明し、事業戦略の見直しにも役立てる。・PMと連携して、データ分析で解決すべき事業イシューを選定。・基礎分析を通して、選定したイシューがデータ分析で解決出来そうかを見極める。・解決出来そうであれば、統計モデルなども使った本格的なデータ分析を進行。(モデルは解釈性を重視)・データ分析結果を踏まえたイシュー解決方法(=施策)を検討。・データ分析結果と検討した施策をビジネスサイドにレポーティング。少量ではあるが、非常に濃いHRデータと学習データを分析出来る。自身が行ったデータ分析結果をビジネス化やサービス化に繋げるチャンスがある。チームの立ち上げ期なので、大きな裁量を持ちコアメンバーとして活躍するチャンスがある。データ活用の黎明期なのでホワイトスペースが大きい。高い専門性を持ったメンバー(データエンジニア、機械学習エンジニア、プロダクトマネージャー)と仕事をする事で知見を広げる事が出来る。経営層のデータ活用への温度感が高いので、強いバックアップのもとデータ活用に取り組む事が出来る。目指す方が働きやすい環境である。・参照系SQLを使ってデータ前処理、集計などが自在に実施出来る。(ビジネスアナリティクス。マーケ分析など)・データ分析結果をもとにした施策を提案し実行フェーズに進めた経験。考慮し、規定に従い相談の上決定します。・給与改定は年1回7月に実施します。・入社2年目以降は別途プロフィットシェアリングが支給されます。LISTING一覧[この部門の事例紹介]EdTech新規事業の事例>詳しくはこちら※応募サイトに遷移します。