業務データ分析のためのデータ分析フレームワークの開発

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2008-09-30
• タイトル: 業務データ分析のためのデータ分析フレームワークの開発
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Framework for Business Data Analyses
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 研究論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 株式会社 NTT データ技術開発本部
• 著者所属: 株式会社 NTT データビジネスソリューション事業本部
• 著者所属: 株式会社 NTT データ術開発本部
• 著者所属: 株式会社 NTT データ技術開発本部
• 著者所属: 株式会社 NTT データ技術開発本部
• 著者所属: 株式会社 NTT データ技術開発本部
• 著者所属: 株式会社 NTT データ技術開発本部
• 著者所属: 株式会社 NTT データ技術開発本部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research and Development Headquarters, NTT Data Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Business Solutions Sector, NTT Data Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research and Development Headquarters, NTT Data Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research and Development Headquarters, NTT Data Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research and Development Headquarters, NTT Data Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research and Development Headquarters, NTT Data Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research and Development Headquarters, NTT Data Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research and Development Headquarters, NTT Data Corporation
• 著者名: 末永, 高志; 山中, 啓之; 高橋, 彰子; 東, 陽子; 佐治, 美歩; 矢野, 順子; 中川, 慶一郎; 関根, 純
• 著者名(英): Takashi, Suenaga; Hiroyuki, Yamanaka; Shoko, Takahashi; Yoko, Higashi; Miho, Saji; Junko, Yano; Kei-ichiro, Nakagawa; Jun, Sekine
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 業務プロセスの改善，経営課題の解決，事業の業績管理といった企業活動の合理化を促進するための，データ分析技術が注目されている．本稿では，企業におけるデータ分析の導入に必要なデータ分析の試行評価業務において，データ分析手順に関するノウハウを蓄積するための，データ分析フレームワークを提案する．これは，約 100 件のデータ分析経験をもとに，データ分析のノウハウを目的別に分類した 9 つの分析シナリオで構成されたものである．既存のアプローチでは，業務分野に特化したソリューションを用意するという方法がとられていたが，我々のフレームワークでは，目的指向で分類しているため業務目的が同じであれば業務分野が異なっても適用可能である．これにより，データ分析のノウハウを共有することが可能となる．当フレームワークの効果を検証するためにデータ分析作業の実験を行い，データ分析作業の経験がある場合は，分析報告書の品質の約 67% 向上に貢献することと，作業時間の約 64% を削減できることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Data analysis has become a key technology in achieving business process reengineering, solving corporate management issues, or promoting services, based on quantitative monitoring of business activities. This paper proposes a framework for business data analysis. It consists of 9 typical data analysis scenarios classified according to business goals, which are extracted from about 100 real cases. It is different from conventional domain specific data analysis solutions in that it can be applicable to different business domains as far as business goal is the same. It is useful when data analysts have to share data analysis know-how. Experiments show that the quality of analysis increases by 67% and the time for data analysis decreases by 64% for experienced data analysts.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11464847
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌データベース（TOD）; 巻 1, 号 2, p. 15-25, 発行日 2008-09-30
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7799
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会