View
12
Download
0
Category
Preview:
Citation preview
日本鉛筆工業協同組合/日本筆記具工業会
2016年 11月 8日(火) 13時 30分~15時(90分)
経営コンサルタント 竹内幸次 株式会社スプラム代表取締役 中小企業診断士
ホームページ:http://www.spram.co.jp/ e-mail:takeuchi@spram.co.jp
ブログ:http://blog.goo.ne.jp/2300062/ Facebook:http://www.facebook.com/spramjp
1.日本再興戦略 2016 とビッグデータ .............................................................................. 1
2.ビッグデータの概要 ................................................................................................... 1
(1)構造化データ ....................................................................................................... 1
(2)非構造化データ ................................................................................................... 2
(3)組合活動等におけるビッグデータのイメージ ............................................................. 2
3.Googleのビッグデータを活用しよう! ........................................................................... 2
4.多言語変換アプリと音声ビッグデータ ........................................................................... 3
5.オープンデータとビッグデータ ..................................................................................... 3
6.ビッグデータとビッグデータビジネスの定義 .................................................................... 4
7.ビッグデータの全体像 ................................................................................................ 4
8.ビッグデータの活用意義 ............................................................................................ 5
9.ビッグデータの活用事例 ............................................................................................ 5
(1)本田技研工業の例 ................................................................................................ 5
(2)その他の事例 ....................................................................................................... 6
10.ビッグデータの経営的活用 ........................................................................................ 7
(1)新事業創出 ......................................................................................................... 7
(2)ビッグデータがもたらす商品企画変革~新しい商品企画のプロセス~ .......................... 7
11.今後取組むべきはデータからの「価値創出」................................................................. 8
Recommended