ビジネスのためのデータ戦略 Data and Analytics Strategy for Business : Unlock Data Assets and Increase Innovation with a Results-Driven Data Strategy

ビジネスのためのデータ戦略<br>Data and Analytics Strategy for Business : Unlock Data Assets and Increase Innovation with a Results-Driven Data Strategy

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ビジネスのためのデータ戦略
Data and Analytics Strategy for Business : Unlock Data Assets and Increase Innovation with a Results-Driven Data Strategy

Asplen-Taylor, Simon

アメリカ（US）から取り寄せる

ウェブストア価格 ¥7,191（本体¥6,538）
Kogan Page Ltd（2022/06発売）
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ウェブストア価格 ¥8,206（本体¥7,460）
Kogan Page Ltd（2022/06発売）
外貨定価 UK£ 29.99
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 328 p.
言語 ENG
商品コード 9781398606050
DDC分類 658.0557

Full Description

For many organizations data is a by-product, but for the smarter ones it is the heartbeat of their business. Most businesses have a wealth of data buried in their systems which, if used effectively, could increase revenue, reduce costs and risk and improve customer satisfaction and employee experience.

Beginning with how to choose projects which reflect your organization's goals and how to make the business case for investing in data, this book then takes the reader through the five 'waves' of organizational data maturity. It takes the reader from getting started on the data journey with some quick wins, to how data can help your business become a leading innovator which systematically outperforms competitors.

Data and Analytics Strategy for Business outlines how to build consistent, high-quality sources of data which will create business value and explores how automation, AI and machine learning can improve performance and decision making. Filled with real-world examples and case studies, this book is a stage-by-stage guide to designing and implementing a results-driven data strategy.

Section - ONE: How data and analytics can help you grow your business;

Chapter - 01: How can this book help you?;
Chapter - 02: The business case for data;
Chapter - 03: Your data and analytics strategy;
Chapter - 04: A team game;

Section - TWO: Wave 1 - Aspire;

Chapter - 05: A quick win;
Chapter - 06: Repeat and learn;

Section - THREE: Wave 2 - Mature;

Chapter - 07: Data governance;
Chapter - 08: Data quality;
Chapter - 09: A single customer view;
Chapter - 10: Reports and dashboards;
Chapter - 11: Data risk management and ethics;

Section - PART FOUR: Wave 3 - Industrialize;

Chapter - 12: Automation, automation, automation;
Chapter - 13: Scaling up and scaling out;
Chapter - 14: Optimizing;

Section - PART FIVE: Wave 4 - Realize;

Chapter - 15: The voice of the customer;
Chapter - 16: Maximizing data science;
Chapter - 17: Sharing data with suppliers and customers;

Section - PART SIX: Wave 5 - Differentiate;

Chapter - 18: From data-driven to AI-driven;
Chapter - 19: Data products;
Chapter - 20: Right leadership, right time;
Chapter - 21: Epilogue - Data success