カート氏は、ガートナー入社以前にアナリティクス製品ベンダーや米国立研究所でリスク分析や金融サービス担当アナリティクスコンサルタントなどを務めるなど、20年以上アドバンスドアナリティクスに関わってきた。講演では、そうしたキャリアのなかで携わった事例などを交えながら、データサイエンス手法は何か、どのようなタイミングで適用すべきか、何が盲点になるか、データサイエンスチームの編成はどのように行うべきかを解説した。 「データサイエンスとは、データからナレッジを引き出す専門領域であり、異種、複雑、大量、高速な情報に関するデータを扱う。アプローチとしては、予測的(Predictive)アナリティクス、処方的(Prescriptive)アナリティクスを使用する。目的は、意思決定、運営上のパフォーマンス、ビジネスイノベーション、市場から得られるインサイトの向上などだ」(カート氏) ガートナーの分類では、予測
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