本セミナーはWebセミナーです

参加方法（URL）は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。 なお、「speee.jp」「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認ください。

主催企業（株式会社Speee PAAM事業部）について

PAAMは事業成長につながるデータ活用を。を掲げるデータ活用コンサルティングサービスです。 OMOやOne to Oneマーケティングなどの実現に向け、 構想の立案、システム構成、データの活用施策、運用PDCAなど、一気通貫で支援する伴走支援型コンサルティングを提供しています。

システム構成立案のサポートにおいては、「ベンダーフリー」という特長を持ち、 クライアント様の目的やご予算、体制等をヒアリングした上で、 最も最適なツールを選択しシステム構成を提案するといったサポートを行っています。

このようなお悩みをお持ちの方におすすめ

・CDPを導入するという社内の方針が決まったものの、プロジェクトの進め方がわからず困っている ・複数のCDPベンダーに話を聞いているが、どれがいいのかわからなくて困っている ・CDPの目星はつけているものの、本当にそのツールでいいのか確証を持てずにいる ・すでにCDPを導入しているが、リプレイスを検討している

ご参加のメリット

・CDPを選ぶための検討フローがわかる ・最新のシステム構成の事例を知ることができる ・自社のCDP選択の方向性やとるべき次アクションがわかる

プログラム

本セミナーでは、CDP導入に関する典型的なご相談事例になぞらえて、どのように検討を進めるのかを解説。 汎用的な考え方だけではなく、2022年度現在よく候補にあがる具体的なシステム構成の事例もお伝えするなど、具体性にこだわってお届けします。 最後にはどのような特長のCDPを選ぶべきなのか？といった方向性や、次アクションがわかるフローチャートをご用意しています。

1　CDP選定失敗例のご紹介

弊社では日頃からCDP導入後の活用に関するお悩みもよくいただきます。 深ぼってみると、要件を満たさないツールを導入してしまっているケースもしばしば見受けられます。 CDP選びを間違えるとどのようなリスクがあるのでしょうか。 陥りやすい失敗を事前に把握し、予防しましょう。

2　CDP選定の検討フロー解説

CDPの選定についてご相談いただく典型的なお悩みや、 プロジェクト体制の例を挙げ、何をどのような順序で議論すればよいのかを解説します。 2022年現在議論の結果候補に上がる、具体的なシステム構成のパターン事例もご紹介します。

3　CDP選定チャートのご紹介

おさらいとして、チャート式でCDP選定の検討フローを整理します。 チャートをたどることでご自身のプロジェクトの現在地を確認し、 今何を検討しなければならないのか、次アクションがクリアになります。

＜PAAMについて＞ PAAMの特長やサービスないようについては下記のサイトを御覧ください。 PAAM紹介サイトはこちら

主催

株式会社Speee（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシー・ポリシー） マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー）

本セミナーはWebセミナーです

ツールはTeamsを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

※本セミナーはMicrosoft Base Kanazawaオンラインイベントです。

※本セミナーはプログラムの一部を講談形式でお届けします。ご期待ください。

DX時代では、IoTテクノロジーとデータの活用が重要

DXにおいて、IoTテクノロジーは重要な役割を果たします。 そして、IoTを有効に利用するためにはデータの活用も欠かせません。 IoTのデータを蓄積し、他のシステムから収集したデータと掛け合わせて分析することが重要なのです。

オンプレミスDWHは拡張性に乏しく、運用コストも高い

様々なデータと掛け合わせてIoTデータをうまく利活用するためには、データ分析基盤が必要です。 データ分析基盤としてはDWHを用いるケースが多いですが、従来型のオンプレミスDWHは、拡張性に乏しいため扱えるデータ量に限りがあるという欠点を抱えていました。 また、メンテナンスや維持費などの運用コストも高くつくため、長期的に使い続けるのも困難です。

一般的なクラウドDWHはスキルがないとうまく使いこなせないため、SIベンダに外部委託しているケースが多い

オンプレミスDWHの課題をクリアしたクラウドDWHも普及し始めています。 しかし、一般的なクラウドDWHはクラウドサービスに関する知見がないと構築が困難です。 さらに、データの収集・加工・分析にも専門的なスキルを要することからデータの運用をSIベンダに外部委託せざるを得ず、その結果スピード感のあるデータの利活用ができなかったり、委託によるコスト増などの問題が起きています。

シンプルな操作性や豊富な機能を備えたデータ分析基盤の活用により、ユーザ企業主体でIoTデータの利活用を可能にする

そこで本セミナーでは、シンプルな操作性や豊富な機能を備えたことで、専門的なスキルがなくても容易に扱えるデータ分析基盤の活用により、外部委託に頼らずユーザ企業主体でIoTデータの利活用を行う方法について紹介します。 データ利活用によってユーザ企業のDXをスモールスタートで推進することが出来る、システムサポート社のクラウド型DWHソリューション「Smart DWH」についても紹介します。ぜひご参加ください。

プログラム

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング（マジセミ）

14:05～14:45　外部委託なしでクラウドDWHを構築し、IoTデータ利活用を実現する方法【IT講談】

14:45～14:55　質疑応答

主催

株式会社システムサポート（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシー・ポリシー） マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー）

本セミナーはWebセミナーです

参加方法（URL）は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。 なお、「wingarc.com」「mynavi.jp」「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認ください。

国内マーケットの縮小、異業種参入による競争激化、テクノロジーの進展など、企業を取り巻く環境はかつてないスピードで激しく変化しています。 このような環境下でさらなる成長を続けるためには、より素早く現状を把握し次の打ち手を講じる好循環を築いていかなくてはなりません。

今回の営業UPDATAでは、現場営業をデータで変革させてきたお客様より、データ活用プロジェクト推進のポイントや効果から、「どのようなデータを活用しているのか」「どう業務を変えてきたのか」といった具体策をご紹介。 すぐに持ち帰って実践できる内容をお届けいたします！ ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー 本セミナーはデータ活用を推進するこんな方におすすめ！ ・Salesforceのデータをもっと簡単に集計・可視化したい ・組織・部門横断的にデータを見たい ・ただデータを集計・可視化するだけでなく、現場がアクションにつなげられるようにしたい ・CRM以外のシステムデータやExcelデータも取り込み、社内のデータ分析を行いたい

プログラム

14:00-14:05 Introduction

14:05-14:45 新生銀行に学ぶ、Salesforceデータを活用した営業DX先端事例

多くの企業でデジタル・トランスフォーメーション(DX)が進む中、「データ・ドリブン」は現場営業やマネジメントにおいて重視されるキーワードとなっています。 新生銀行では、Salesforceだけでなくその他のシステムデータも 活用しながら可視化・分析が行えるBIダッシュボード「MotionBoard Cloud for Salesforce」を使い、現場営業自身が必要な情報を分析し、自身の売上アップにつなげられる環境を作り上げています。

本セッションでは、新生銀行のご担当者様にデータ活用製品の選定基準や導入後のメリット、現場営業への定着化の秘訣をお話しいただきます。

株式会社新生銀行 リテール営業推進部 営業推進役 CRM担当 松永 美生 氏

株式会社新生銀行 リテール営業推進部 部長代理 CRM担当 鈴木 直樹 氏

14:45-15:15 日々の業務を⽀える、And Do ホールディングスのSalesforceと外部データ活用術

オフライン・オンライン問わず、顧客との対⾯営業が発⽣する業種では、契約に関する案件情報や顧客情報に加え、⽇報やアンケートなど様々な情報が付随します。Salesforceだけでなく、これらのデータをどう営業活動や経営管理に活かしていくべきか。And DoホールディングスではMotionBoard Cloudを導⼊し、その課題に挑戦し続けています。

本セッションでは、And Doホールディングスが実践してきた7年間のデータ・ドリブン営業の実例をご紹介し、どのようにデータ集計・分析業務が効率化したのか、MotionBoard Cloudの活用方法をお話しいたします。

株式会社And Doホールディングス 経営戦略本部 経営企画部 土井 美沙 氏

株式会社ギミックプロジェクト 代表取締役 クラウドコンサルタント 山口 純平 氏

15:15-15:40 営業活動サイクルが劇的に変わる 営業のムダをなくし、成果を生み出すデータ活用1stステップ

進捗や実績の集計・レポート作成や活動状況を把握するための作業に時間がかかり、営業本来の業務に時間が割けない、といった課題はありませんか？ 有効にデータを活用できれば、これらの作業は大幅に効率化できるだけでなく、社内コミュニケーションを円滑にし、すばやい状況把握とアクションにつなげる好循環を生み出すことができます。

本セッションでは、自社活用事例をもとに、業務効率化から成果を生み出すためのデータ活用の1stステップをお伝えします。

ウイングアーク１ｓｔ株式会社 クラウドソリューション営業部 清水 貞治 氏

※スケジュールおよびセッション内容は予告なしに変更になる場合があります。

主催

ウイングアーク１ｓｔ株式会社（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社マイナビ（プライバシー・ポリシー） 株式会社オープンソース活用研究所（プライバシー・ポリシー） マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー）

本セミナーはWebセミナーです

ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

AIによる異常予兆の検知に「関心のある企業」は63.6%

2019年にプラントメンテナンス協会が実施した調査によると、 AIによる異常予兆の検知に「関心がある」と回答した企業は63.6%にも上ります。

引用：https://www.jipm.or.jp/company/report/images/202004.pdf

実際に、設備の保全をAI化すると、

・膨大なデータを自動で集計できる ・保全に関する熟練の技術が不要になる ・熟練者の技術が形式知化でき、属人化を防げる ・メンテナンスの期間を最適化できる（状態基準保全化） ・製造ラインの緊急停止を避けられる

など、数多くのメリットがあります。

AIによる異常予兆検知構築への様々な障壁

しかし、AIによる異常予兆検知構築にあたり、「異常データがない」、「ビッグデータが蓄積されていない」、 「構築手順が分からない」など様々な障壁があるのではないでしょうか？

また、構築後も、「誤検知が多い」、「現場で使われない」といった問題が発生しがちです。

様々な製造現場にジャストフィットしたAIによる異常予兆検知

今回ご紹介する「異常予兆検知システム構築サービス」は、様々な製造現場、お客様のニーズにジャストフィットする AIシステム構築のため、事前分析から活用サポートまで一気通貫でサービス展開いたします。

「異常データがなくても」、「ビッグデータが蓄積されていなくても」構築可能で、 過去に経験したことがないトラブルでも検知できます。

今回のセミナーでは、 AI異常予兆検知システムの構築のキーポイントとして、

・データの準備・前処理 ・アルゴリズムの選定 ・アラートの鳴らし方

などをお伝えします。

AIを用いた異常検知を構築しようとしたけれど、具体的にどうやって導入したらいいの？と迷われている方に特におすすめです。

プログラム

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング（マジセミ）

14:05～14:45　未経験の設備トラブルを、早期に検知する

14:45～14:55　質疑応答

主催

株式会社宇部情報システム（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシー・ポリシー） マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー）

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DXの実現を阻む数々の壁

グローバル競争の中で企業が生き残っていくために必要不可欠なDXですが、その実現は簡単ではありません。 多くの企業が取り組みながら、道半ばで壁に阻まれています。では、一体なぜ、思い描くゴールに辿り着くことが出来ないのでしょうか？

ステークホルダー、活用現場、IT部門をつなぎ、データ活用をリードする役割が不在

エグゼクティブからは「DXを早く進めろ」と言われ、ツールの導入を進めたものの、誰も活用しようとしない。このような話を良く耳にします。 データ活用を活性化させるには、社内の関係者の意向を調整し、ガバナンスやセキュリティを担保しつつ、現場への活用促進と定着を推し進めるリーダーが不可欠です。 しかしながら、こうした職種は多くの企業には存在しておらず、重要性を認められ難い状況にあると言えます。 その結果、リード役が不在のままDXプロジェクトが発足しても、やがて推進力を失ってしまう状況を招いていると言えるでしょう。

現在のBI基盤の課題。データ活用が可視化・分析で終わり、アクションに繋げられていない

データ活用のゴールが、可視化することや分析することに置き換わってしまい、その結果、キレイなグラフを作成して終わりというケースは多いのではないでしょうか。 アクションに繋げるには、現場がアクションのために必要な情報を分かり易く、しかも簡単な操作で見ることが出来る必要があります。 高度な操作知識なく、Webを見るような操作で情報を得られ、必要な関係者に即座に共有しアクションを開始する。この一連の操作をシームレスに連続できる環境が、活用の速度を加速すると言えるでしょう。 しかし既存のBI基盤では、「可視化・分析」がゴールとなっており、データ活用につながっていないケースが多いのが実情です。さらに「増え続ける連携対象（クラウド等）への対応で手一杯」という問題も多いのではないでしょうか。

データガバナンスとデータマネジメントのバランス

IT部門にとって、最も重要なポイントがこの部分になります。 既存のシステムに影響や負荷を掛けず、データを開放し活用を促進したい。 とは言え、アクセス管理などのデータガバナンスを保つことも不可欠な要素です。 このバランスをとるためのポイントについて、このセミナーでは特に紐解いてゆきたいと思います。

現場のユーザーにとっても、IT部門にとっても業務を効率化しつつデータ活用を促せる基盤とは

本セミナーでは、前述の課題をDomoを使ってどのように解決できるのかをご紹介します。 クラウド型BIプラットフォーム「Domo」が、なぜ国内有数の企業でお使い頂いているのか、その有用性についてご確認いただけます。 DXの推進を担う立場にあり、データ活用が社内で活性化し定着してほしいとお考えのIT部門の方はぜひご参加ください。

プログラム

10:45～11:00　受付

11:00～11:05　オープニング（マジセミ）

11:05～11:45　IT部門がリードするデータ活用基盤の考え方

11:45～11:55　質疑応答

主催

ドーモ株式会社（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシー・ポリシー） マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー）

開催中止のお知らせ

2022年4月19日（火）14:00 - 15:00 にて予定しておりました本セミナーは、 主催社都合により開催を中止いたしました。 お申込みいただいたゲストの皆様には別途ご連絡をさせていただきます。 深くお詫び申し上げますと共に、何卒ご理解、ご了承の程お願い申し上げます。

本セミナーはWebセミナーです

ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

変革を求められる運送・物流業界

運送・物流業界は今、大きな変革を迫られています。

2024年に施行される働き方改革関連法により「時間外労働の上限規制」が設けられ、残業時間が年間で960時間以内に制限されます。

何も対策をしなければ「売上や利益の減少」してしまう恐れがあります。

さらに、インターバルの義務が9時間以上求められるため、これまで以上にドライバーの手配も難解になります。

ドライバーの平均年齢の上昇やトラックドライバー不足、軽油価格の上昇と、運送・物流企業を取り巻く環境は年々厳しさを増しています。

経営改善の糸口は運用の最適化

運送・物流における経営改善には「運賃の改善と人材の確保」が不可欠です。

もし利益効率の高い運送を優先的に選択できれば、給与を改善できるため、安定的に人材の確保も可能です。

しかし、数十 〜 数百台のトラックの一台あたりにおける原価や利益を計算するには膨大な手間が発生し、エクセルを駆使してもその計算はほぼ不可能です。

また、大手のITベンダーに依頼するとシステムの構築だけで数億円の費用も発生してしまいます。

トラック一台あたりの利益や就労可能なドライバーの手配が即座に計算できる

イージスワンの開発したAEGISAPP運送業を用いると、トラック一台あたりの利益を計算できるようになります。

そのため、事務の方が電話を受けると、

・その場で就労可能なドライバーかつ走行可能な車両と運賃が計算できる

ことにより、仮受まで行うことができます。

弊社は運送・物流企業に協力いただき、実際の業務を調査しながら、必要なシステムを全てクラウドで構築しました。

運送・物流企業に必要なシステムは全て揃っておりますが、その価格には大変好評をいただいております。

今回のセミナーは、運送・物流が売上をあげるためには、どのような施策を行えば良いか？を弊社のシステムとともにご紹介します。

現在は売上改善のために、帰り荷の実車率を向上させるための仕組みも構築していますので、その仕組みについてもお伝えできればと思っています。

プログラム

13:45～14:00　受付

14:00～14:05　オープニング（マジセミ）

14:05～14:45　物流企業における人手不足と残業制限の課題

14:45～14:55　質疑応答

主催

株式会社イージスワン（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシー・ポリシー） マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー）

本セミナーはWebセミナーです

ツールはZoomを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

データの重要性はますます高まっている

企業におけるデータの利活用は、複雑化、多様化する時代の重要な経営課題となっています。これまでにない種類と量のデータをこれまでにない速度で日々処理し、さらには、クラウドやビッグ・データシステムなどつながりのない大量のデータが生成され、状況をますます複雑にしています。

現在の企業経営においては、これらのデータをいかに迅速に、リアルタイムで意思決定に活用できるか、またそのための仕組みをどのように構築するかが求められています。

従来のデータ活用基盤の課題

これまで、企業では生産・開発・物流・営業・マーケティング・カスタマーサービスなど、部門毎に基盤を整備し、DWH やBIツールなどを導入してきました。しかし各所で最適化されたツールを使用した結果、データが「サイロ化（孤立化）」しているのが現状です。

データドリブン経営を実現するためには、これらデータの「統合」が必要となります。しかし、サイロ化されたデータを統合するのは簡単なことではありません。

従来の手法であるETL/ELTなどの処理では相当な時間やコストがかかり、データの「鮮度」も落ちてしまうため、リアルタイムでの分析ができません。

データ仮想化によって、問題を解決する

「現状のデータ基盤に不満がある」「データの活用が思うようにできていない」というお客様に向け、「本セミナーでは、データ統合の新たな手法「データ仮想化」によって、「データのサイロ化」の問題を解決する方法を解説します。

米国フォレスター社が2021年に発表したレポートによると、データ仮想化により、従来型のデータ統合アプローチよりもコストや人的リソースを少なく抑え、収益化を早められることが報告されています。

なぜ、データ仮想化が国内外の大手企業に採用されているのか – 事例やユースケースを使って解説します。

プログラム

15:45～16:00　受付

16:00～16:05　オープニング（マジセミ）

16:05～16:45　【大手企業様向け】従来のデータ活用基盤の課題を解決！

16:45～16:55　質疑応答

主催

NSW 日本システムウエア株式会社（プライバシー・ポリシー）

共催

Denodo Technologies株式会社（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシー・ポリシー） マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー）

本セミナーはWebセミナーです。

ツールはTeamsを使います。URLは直前にメールにてご連絡いたします。 なお、「osslabo.com」「majisemi.com」からのメールが迷惑メールとならないよう、メールの設定をご確認下さい。

※本セミナーはMicrosoft Base Kanazawaオンラインイベントです。

DX時代では、IoTテクノロジーとデータの活用が重要

DXにおいて、IoTテクノロジーは重要な役割を果たします。 そして、IoTを有効に利用するためにはデータの活用も欠かせません。 IoTのデータを蓄積し、他のシステムから収集したデータと掛け合わせて分析することが重要なのです。

オンプレミスDWHは拡張性に乏しく、運用コストも高い

様々なデータと掛け合わせてIoTデータをうまく利活用するためには、データ分析基盤が必要です。 データ分析基盤としてはDWHを用いるケースが多いですが、従来型のオンプレミスDWHは、拡張性に乏しいため扱えるデータ量に限りがあるという欠点を抱えていました。 また、メンテナンスや維持費などの運用コストも高くつくため、長期的に使い続けるのも困難です。

一般的なクラウドDWHはスキルがないとうまく使いこなせないため、SIベンダに外部委託しているケースが多い

オンプレミスDWHの課題をクリアしたクラウドDWHも普及し始めています。 しかし、一般的なクラウドDWHはクラウドサービスに関する知見がないと構築が困難です。 さらに、データの収集・加工・分析にも専門的なスキルを要することからデータの運用をSIベンダに外部委託せざるを得ず、その結果スピード感のあるデータの利活用ができなかったり、委託によるコスト増などの問題が起きています。

シンプルな操作性や豊富な機能を備えたデータ分析基盤の活用により、ユーザ企業主体でIoTデータの利活用を可能にする

そこで本セミナーでは、シンプルな操作性や豊富な機能を備えたことで、専門的なスキルがなくても容易に扱えるデータ分析基盤の活用により、外部委託に頼らずユーザ企業主体でIoTデータの利活用を行う方法について紹介します。 データ利活用によってユーザ企業のDXをスモールスタートで推進することが出来る、システムサポート社のクラウド型DWHソリューション「Smart DWH」についても紹介します。ぜひご参加ください。

プログラム

09:45～10:00　受付

10:00～10:05　オープニング（マジセミ）

10:05～10:45　外部委託なしでクラウドDWHを構築し、IoTデータ利活用を実現する方法

10:45～11:00　質疑応答

主催

株式会社システムサポート（プライバシー・ポリシー）

協力

株式会社オープンソース活用研究所（プライバシー・ポリシー） マジセミ株式会社（プライバシー・ポリシー）

本セミナーはWebセミナーです

参加方法（URL）は主催企業より直接メールにてご連絡いたします。

企業競争力を高めるデータドリブン経営

データドリブン経営とは、データの分析で得られた結果を根拠に判断を下す経営のことです。

企業がデータドリブン経営を行うことで、このようなメリットがあります。 ・経営上の課題点、課題の原因・要因の特定 ・売上や収益率の改善 ・客観的な顧客の理解 ・精度が高く、スピード感のある意思決定

現在世界中の競争力の高い企業は積極的なデータ活用を行っている企業ばかり。 コロナ禍など、先行きが不透明な厳しい状況にあっても、企業の弾力性をつけ苦境を跳ね返す力をつける必要があるからです。つまり今後勝ち残れるのはデータドリブンな企業なのです。 デジタル化/ DX（デジタル・トランスフォーメーション）の最終目標はデータドリブン企業へのトランスフォームであると言っても過言ではありません。そのため、多くの企業がデータドリブン経営に取り組もうとしているのです

リアルタイムに「見たい」データの集計・見える化を行う難しさ

しかし一方で、データドリブン経営を目指す企業においても「バラバラなシステムやサービス、Excelなどに必要なデータが散在している」「データの収集・集計に時間や手間がかかる」「経営者に届くデータはリアルタイムではない」など、課題が少なくありません。

弊社（NDIS）でも以前は、経営会議前に社内に散在する業績データを丸一日かけて集め、集計していました。 そこで即座に業績を把握できる業績ダッシュボードの構築をめざしBIツールを導入しましたが、見たい形や必要な形にデータを集計・見える化することができず、結局はエクセルによる手作業に頼らざるをえない状況になっていました。

NDISがデータドリブンを導入した経緯と結果

NDISのこの課題を解決し、一変させたのがクラウド型BIツールDomo（ドーモ）でした。 経営者が長年に渡り「欲しい！」と言い続け実現できていなかった業績ダッシュボードをDomoにより約3ヶ月で実現し、最新の業績データをいつでもどこでも、スマートフォンでも「見たい」形で容易に確認できるようになりました。

今回のセミナーでは、Domoを提供するドーモ株式会社との共催で ・なぜデータドリブン経営が必要なのか？ ・データドリブン経営を行うメリット ・データドリブン経営に必要なツール ・データドリブン経営に最適なツールDomoとは何か？ ・なぜNDISはDomoを選んだのか？ ・Domoを使った担当者の本音の声 など、 データドリブン経営に関する基本的なことから、実際にNDISがデータドリブン経営を行うまでの過程と、データドリブン経営を行うことでどう変わったか？についてお伝えします。

プログラム

9:45～10:00　受付

10:00～10:30　VUCAの時代を勝ち抜くDX推進成功の鍵 〜真に変革をもたらすデータ活用〜（ドーモ株式会社）

10:30～11:00　データドリブン経営を実現するDomoのご紹介（ドーモ株式会社）

11:00～11:30　現場力強化をデータドリブンで実践するNDIソリューションズの事例（NDIソリューションズ株式会社）

主催

NDIソリューションズ株式会社（プライバシー・ポリシー）

共催

四国システム開発株式会社（プライバシー・ポリシー）

NNC株式会社（プライバシー・ポリシー）

協力

ドーモ株式会社（プライバシー・ポリシー）