IoT等で製造工程以降のデータ利活用は、急激に進展しています。一方、公的研究機関であれ、民間企業であれ、R&D部門におけるデータと取り扱いは、属人的のままであり、効果的な利用、活用が殆ど進んでいないのが実態です。R&D部門は技術の源泉であり、データを精緻に管理し、効果的な利用、活用、つまりデータ分析、AI化を行うことは、今後の競争力にとって不可欠です。
本講演では、まず、R&D部門のデータ管理の実情をお話させていただき、そのような状況がなぜ生まれているのか?そのような状況にはどのような問題をはらんでいるのか?を説明させていただきます。次に、データ管理状況を改善するために必要な方策に関して、導入すべきデータ管理システムに必要な要件及び各個人に必要な意識改革、会社としての体制づくりなどを説明させていただきます。最後に、これら方策を実施した具体例を基に改善効果および改善運用後陥りがちな落とし穴とそれらの回避方法に関して、紹介させていただきます。
- はじめに
- R&D部門のデータ管理の実情
- R&D部門のデータ管理状況
- 属人的データ管理状況が生み出される原因
- 属人的データ管理状況が引き起こす問題
- データ管理状況を改善するために必要な方策
- 属人的データ管理状況を脱するためのデータ管理システム導入に必要な要件
- 属人的データ管理状況を脱するために必要な各個人の意識改革
- 属人的データ管理状況を脱するために必要な会社としての体制づくり
- 方策を実施した具体例とケーススタディ
- データ管理システム導入による改善例
- データ管理システム導入の失敗例とそれを防ぐ方策
- データ管理システム運用後陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
- まとめ
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