データドリブン（Data Driven）は、直訳すると”データ駆動”です。
つまり「データに駆り立てられて動く○○。又は、データに基づいた○○」という意味があります。そして、これだけではあまり意味を成しません。

データドリブン○○のように、後に続く言葉（○○の部分）によって意味を成します。
（例：データドリブンマーケティング、データドリブン経営、データドリブン開発　etc）

つまり、「データに基づいて何をするのか」が重要になります。
また、それによって、扱うデータも変わってくるわけです。

かつての企業は、経営者や担当者の経験や、経験に裏付けられた勘といったものを中心に、意思決定がなされてきました。
しかしながら事業の多様化やグローバル化、組織の拡大に伴い、データ分析の結果をもとに判断を行っていくという方向に、意思決定のプロセスは変化しました。
一見すると、当たり前のように思える「データに基づく意思決定」ですが、実際には「データドリブン」を実現できている企業はまだ少数であると言えます。
その大きな原因は「データ管理」にあります。

データ分析を行おうとしても、基幹システム内のデータ構造が複雑すぎて、肝心のデータがどこにあるのかわからなかったり、ようやくデータを入手したと思ったら、データ品質が悪くそのままでは活用できない状態にあるということは日常的に起きています。
結局、事前の状況把握や準備に時間や手間がかかりすぎ、肝心のデータ分析に至る前に挫折をしてしまうケースも多々あり、仮に有能なデータサイエンティストを揃えていたとしても「データ管理」が不十分であるがために、「データドリブン」を実現できないという自体に陥ってしまいます。

NTTデータ バリュー・エンジニアでは、データサイエンティストが本来の解析業務を行う前の、「データ整備」を行います。
現状データの状態を紐解き構造化し、分析可能な状態にまで引き上げます。
これらの作業は、大変地道な作業の繰り返しとなり、膨大な時間と労力を費やす上に、データの個性を読み解く力、データの取扱いについてのノウハウなくしては、有用なデータを作り上げることはできません。

データマネジメントの専門会社であるNTTデータ バリュー・エンジニアには、マスタデータ、トランザクションデータを問わず、様々なデータを取り扱う技術と実績があります。
長年の経験から確立された手順・ノウハウに基づき設計・運用を行うため、抑えるべきポイントを踏まえた精度の高いデータを、比較的スピーディに提供することができます。
さらにお客様固有の特徴的なデータにも柔軟な対応が可能です。

 

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