
データ利活用を促進させる
データ領域の現場で培われた実践的な取り組みから得られる知見、成功・失敗を通じて得た気づきを発信します。
YouTube
公式アカウント
New Topics
最新の記事

データアナリストとは?仕事内容・スキル・役割・キャリアパスと企業が押さえる採用ポイント
企業がビジネスシーンで計測できるデータが増え、施策判断にデータが欠かせない時代になりました。ところがKPIの定義が部署間でズレ、数字合わせに時間を使っている企業も多いでしょう。分析担当を置きたいのに、任せる役割を言語化で...

【2026年最新】DMPツール比較10選|CDPとの違いから選び方・費用相場・導入手順までわかる実務ガイド
クッキーレス対応やプライバシー規制の強化で、広告計測とターゲティングの前提が揺らいでいます。会員データや購買履歴が部門ごとに散らばり、広告とCRMがつながらない企業も増加しています。その結果、配信の重複や除外漏れで広告費...

MDM(マスターデータマネジメント)の学習におすすめの本5冊|選び方と学びの効果を高めるコツ
データドリブン経営や生成AIの活用が広がり、部門横断で同じデータを確認するケースが増えてきています。しかし、1つひとつのシステムで項目定義や名寄せ基準が異なると、集計結果が信用できず意思決定が揺らいでいることも多いのでは...

CRMの名寄せとは?重複・表記ゆれをなくす進め方とルール設計、ツール選びまで解説
CRMに顧客データが集まるほど、重複レコードや企業名の表記ゆれが目立つようになったと感じている方も多いのではないでしょうか。 営業では同一企業への重複連絡が起き、取りこぼしやクレームにつながりかねません。マーケティングで...

顧客マスタとは?項目設計から運用ルールまで失敗しない作り方を解説
顧客情報が部署ごとに散らばり、同じ会社が別名で登録されていたり、請求先や担当者の更新が追いつかなかったりして、現場の確認作業が増えていませんか。顧客データの重複や表記ゆれが放置されると、営業の二重アプローチや請求ミス、サ...

データマネジメントの学習におすすめの本11冊|初心者でも迷わない3タイプと選び方
データドリブン経営や、生成AIの活用が定着しつつあり、データ活用の重要性は一気に高まりました。一方で「データが探せない」「数字が合わない」「ルールが決まらず前に進まない」といった壁にぶつかる担当者も多いのではないでしょう...

データ管理とは?範囲と、散在・重複を防ぐ実務の進行方法を解説
部署ごとにExcelや各システムでデータを持ち始めると、「同じ数字のはずなのに合わない」「最新版がわからない」「担当者しか直せない」といった混乱が起きやすいです。DXや内部統制、生成AIの活用が求められる今、データの散在...

EDW(エンタープライズ データウェアハウス)とは?役割・特徴・DWHとの違いをわかりやすく解説
データは蓄積されているのに、部署ごとに数字が違い、会議のたびに集計や突合に追われていませんか。背景には、全社で共通の指標や分析基盤がなく、意思決定に使える形でデータを整えられていない現状があります。 本記事では、そうした...
このブログについて
データビズラボが運営する、データの価値を最大化するためのナレッジ共有メディアです。
戦略策定から具体的な分析手法、ツールの活用術まで、データの現場で培われた実践的な取り組みから
得られた知見や気づきを発信しています。














