データサイエンティストとは、主にデータサイエンスを使いこなす人ですが、『一般社団法人 データサイエンティスト協会』によると、それ以外に以下の2つの知識も必要とされています。

1. ビジネス知識：課題背景を理解したうえで、ビジネス課題を整理し解決する知識
2. データ工学知識：データを収集、変換、可視化したり、実装・運用できる知識

しかし、この3つを兼ね備える人は、そうそういないというのが実情です。

企業では日々、様々なデータが生成され、そのデータ量は年々増え続けます。
この膨大なデータをただ業務運営だけに利用するのではなく、高度な分析をし経営戦略に役立てたり、新たなビジネス創出に役立てたいというニーズも当然あります。

しかしながら、いざデータ分析を進めようとしても、肝心の対象データがどこにあるのかわからなかったり、連携する様々なシステム内に散在し集約が必要だったりして、正確に対象を捉えることすら難しい場合があります。
このような時、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。

 

詳細は以下をご覧ください。

 

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