データからダイレクトなインサイトで意思決定

意思決定者の意向を汲み取りレポート(アウトプット)→
データマート(加工)→データソース(インプット)の検討・設計が不要に

01

意思決定者のデータ活用迅速な意思決定の実現をサポート

従来の課題

  • 意思決定者は自身の仮説をもって、これを裏付けるための情報を企画担当者に要求していた。
    そのため、思い通りのアウトプットを得るまでに膨大な時間と労力が必要だった。

Geminiotなら!

  • 意思決定を行う業務のデジタルツインを選び、適切な指標(KPI)を設定するだけでインサイトが得られる。
    仮説やほかの関係者のバイアスを排除した ダイレクトな意思決定が可能になる。
02

企画担当者のデータ活用本来の企画業務に注力できる

従来の課題

  • 意思決定者の想いを汲み取ったアウトプットを設計し、必要なデータの収集・分析を企画担当者自身が行うか、データサイエンティストやシステムエンジニアに依頼する必要があった。
  • 企画担当者は、要求の変化に対応することだけに忙殺され、本来の業務に注力できない。

Geminiotなら!

  • アウトプットはダッシュボードが自動生成されるので検討が不要になる。
  • 指示するのは業務をありのままデジタルツイン上に再現することだけなので、本来の企画業務に集中できる。
03

データサイエンティスト(分析者)データ分析をもっとクリエイティブに

従来の課題

  • 意思決定者とそれを代弁する企画担当者の想いを汲み取り期待に沿ったアウトプットを設計する。
  • それにあわせた分析アルゴリズムを駆使し、試行錯誤してアウトプットを作成していた。
  • 恣意的な分析に違和感を感じることもあった。

Geminiotなら!

  • Geminiotが自動的に分析モデルを作成するので、データサイエンティストは、アウトプットの解釈や分析のカスタマイズに注力できる。
  • 分析者としての本来の業務に注力できるので、新たな付加価値創造にチャレンジする余裕が生まれる。
04

システムエンジニアシステムエンジニアの可能性を活かせる

従来の課題

  • 意思決定者とそれを代弁する企画担当者の想いを汲み取り期待に沿ったデータ収集・加工、レポート設計・実装をする必要があった。
  • ビジネスに合わせて変化する仕様変更は終わることがない。

Geminiotなら!

  • アウトプットに左右されるシステム設計・実装ではなく、業務を忠実にデジタルツインに再現することのみが求められる。
  • 延々と続く仕様変更に対応する必要がなくなり、システムエンジニアとして新たな付加価値創造にチャレンジする余裕が生まれる。