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大阪ガスのデータ分析チームが「失敗プロジェクト」から学んだ、見つける/解く/使わせることの重要性
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データ分析が失敗する「見切り発車型」「宇宙人型」「欠席裁判型」の3つのパターン 大阪ガスのビジネス... データ分析が失敗する「見切り発車型」「宇宙人型」「欠席裁判型」の3つのパターン 大阪ガスのビジネスアナリシスセンター リードアーキテクトを務める國政氏は、同社で機械学習(ML)を用いたマーケティング意思決定支援、IoT商材の新規事業支援、仮想発電所制御システムの開発などを行い、データ分析とクラウドを用いたアーキテクトの2つを駆使してプロジェクトを推進している。 大阪ガスではBtoC、BtoBのエンドユーザー向けに、ガス機器の開発から販売、メンテナンスまでトータルサポートを提供。都市開発やフィットネス、ホームセキュリティなど、顧客の暮らしに寄り添うサービスも展開している。 國政氏が所属するビジネスアナリシスセンターは、社内データの分析を主とした年間30以上のプロジェクトを回している。同氏は「データドリブン組織になるまで、これまでさまざまな失敗を乗り越えてきました」と述べ、具体的な事例について