データサイエンティスト活動を高付加価値化するフレームワーク

摘要

デイジタルトランスフォーメーションへの関心が高まり,データ活用の需要が増加し,データサイエンティストへの期待が高まっている.しかし,データ分析で重要な要件定義を十分に検討できず,プロジェクトの手戻りや遅延につながり,機会損失となるケースがしばしば起きる.本稿では,陥りがちな問題を3種類に分類し,それぞれに対し有効な方法論をまとめたフレームワークを,具体例を用いて考え方のポイントを紹介する.また,本フレームワークを用いることで,データ分析のビジネス価値を高める効果について解説する.