WAKE Career （ウエイクキャリア）は、ITエンジニアの挑戦を応援します
WAKE Careerでは、技術勉強会・上流工程を目指す実践型トレーニング「ハイクラスアカデミー」・AI副業マッチングサービスなどを通して、エンジニアのみなさんのキャリアアップやネクストステップの挑戦を応援します。気になるトピックに参加して学び、共に進む仲間を見つけ、ぜひチャレンジを続けていきましょう:rocket:
※ 性別問わず、サービスご利用いただけます。
【事例から学ぶ！】データ定義が9割——AI分析を正しく動かすための「データの整え方」
「生成AIでデータ分析をしたいのに、答えがブレたり、根拠のない数字が出たりする」
「BIの数字が部署ごとに違う」「指標の意味が人によって違う」——定義が固まらないままAIだけ入れても、うまくいかないと感じていませんか？
原因の多くはAIそのものではなく、データの定義にあります。本イベントでは、月間840億件超の人流データを扱う現場と、分析基盤でデータを揃えた現場の2事例から、「AI分析を正しく動かすための地盤」を具体的に学びます。
今回、株式会社unerry CTOの伊藤 清香さんからは、位置情報データ特有の「定義の難しさ」と、大規模データでもAIを活かすための実装の勘所を。KDDIアイレット株式会社の山田 顕人さんからは、Lookerを軸にした標準化の道のりと、AIに正確な指示を出すための考え方と、明日からの一歩をお届けします。
地盤が整えば、データの規模が大きくても、AIの力を信頼して使えるようになります。2つの現場から学ぶ「データの整え方」のヒントで、自社の分析やAI活用の次の一歩を踏み出しましょう！
参加すると得られること
AIや分析ツールを入れる前に、データ側で何を整えるべきかを、事例を通じてイメージできる
自社のデータ環境を一度見直し、AI活用に向けて次に何をすべきかを判断できる状態になる
こんな方におすすめ
BI担当・データエンジニア：LookerやTableauの運用はしているが、データの属人化や定義揺れに悩んでいる
分析・データ活用に関わるエンジニア：AIを使った分析に興味はあるが、どこから手をつければよいか迷っている
DX推進・マネージャー：生成AIで分析を進めたいが、導入前にデータ面...
プラットフォーム: techplay / 主催者: WAKE Career｜IT女性をエンパワメントするプラットフォーム