実践的データ基盤への処方箋
〜ビジネス価値創出のためのデータ・システム・ヒトのノウハウ

［表紙］実践的データ基盤への処方箋 〜ビジネス価値創出のためのデータ・システム・ヒトのノウハウ

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A5判／224ページ

定価2,640円（本体2,400円＋税10%）

ISBN 978-4-297-12445-8

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この本の概要

データ整備／データ基盤システムの構築／データ分析組織立ち上げのプロがすぐ効くノウハウを教えます！

「会社内でバラバラになっているデータを集めたが，これから何をしていいか分からない」
「最新技術を利用してデータ基盤をつくったがニーズがなかった」
「頻繁に障害が発生するデータ収集に対応してきたが，そのデータは誰にも利用されていなかった」
「データの意味が分からず，データの意味の聞き込み調査で1日が終わった」

データを活用してビジネス価値を創出したいと考える企業は増えています。そのために，とりあえずデータを集めて，データレイク，データウェアハウス，BIツールなどのソフトウェアを導入したのですが，データ活用が進まないという声を聞きます。なぜ，せっかくコストをかけてつくったデータ基盤なのに機能しないのでしょうか？

Garbage In Garbage Out（ゴミを入れたらゴミが出てくる）という言葉があるように，適切な形でデータを取得しなければ，適切な分析はできません。また，各ソフトウェアに限定した知識ではなく，データ基盤システムとして利用するためのノウハウがなければ，データ基盤は機能しません。さらにデータ基盤にはたくさんの人が関わるため，組織のあり方やデータの取り扱いにも注意が必要です。

取得したデータからデータ活用までの架け橋となるのがデータ基盤のはずです。ビジネス価値につながらないデータ基盤はコストを垂れ流すだけの病んだシステムになりかねません。そこで本書では，データ基盤の本来の機能を甦らせるため，またデータ基盤の構築でつまづかないためノウハウを処方します。データ整備，システムの知識，組織のあり方，データの取り扱いといった"データ基盤を機能させるためのノウハウ"を，この道のプロが惜しげもなく披露します。データ基盤が思うように機能していない，これからデータ基盤を構築したいが何からはじめればよいか分からない，といったことで悩まれている方には一読の価値があるはずです。

こんな方におすすめ

  • データ分析基盤の構築に関わる方，データ分析基盤の利用者

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2021年12月10日オンライン形式で開催された「Tech × Marketing Conference 2021」。本稿は「実践的データ基盤への処方箋の刊行にあたって」と題して行われたパネルディスカッションをダイジェストとしてお送りします。

著者プロフィール

ゆずたそ（ユズタソ）

Twitter：@yuzutas0
本名：横山翔。令和元年創業・東京下町のITコンサルティング会社「風音屋」代表。日本におけるDataOpsの第一人者。慶應義塾大学経済学部にて計量経済学を専攻。リクルートやメルカリ，ランサーズでデータ活用を推進。広告配信最適化や営業インセンティブ設計など，データを駆使した業務改善を得意とする。コミュニティ活動では，DevelopersSummitのコンテンツ委員やDataEngineeringStudyのモデレーターを担当し，データ基盤やダッシュボードの構築について積極的に情報発信している。当面の目標は100社のデータ活用を支援して各産業の活性化に貢献すること。著書に『個人開発をはじめよう！』『データマネジメントが30分でわかる本』がある。

渡部徹太郎（わたなべてつたろう）

Twitter：@fetarodc
東京工業大学大学院 情報理工学研究科にてデータ工学を研究。株式会社野村総合研究所にて大手証券会社向けのシステム基盤を担当し，その後はオープンソース技術部隊にてオープンソースミドルウェア全般の技術サポート・システム開発を担当。その後，株式会社リクルートテクノロジーズに転職し，リクルート全社の横断データ分析基盤のリーダーをする傍ら，東京大学での非常勤講師やビッグデータ基盤のコンサルティングを実施。現在は，株式会社MobilityTechnologies(旧JapanTaxi株式会社)にてMLOpsやデータプラットフォームを担当している。著書に「図解即戦力　ビッグデータ分析のシステムと開発がこれ1冊でしっかりわかる教科書」がある。

伊藤徹郎（いとうてつろう）

Twitter：@tetsuroito
大学卒業後，大手金融関連企業にて営業，データベースマーケティングに従事。 その後，コンサル・事業会社の双方の立場で，さまざまなデータ分析やサービスグロースに携わる。現在は，国内最大級の学習支援プラットフォームを提供するEdTech企業「Classi（クラッシー）」の開発本部長とデータAI部部長を兼任し，エンジニア組織を統括している。著書に「データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編」「AI・データ分析プロジェクトのすべて」がある。