コグニカルは、足りない知識を掘り下げて理解する学習サイトです。
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今年入社の高卒の新人と雑談していて「会社の確定拠出年金のこととか何を選ぶのがいいとか分からない」という。集合研修でも制度そのものの解説はあったけどよく分からず、学校でも習わなかったので、漠然としか分からないと言っていた。 それで「自分はこういう理解で、こうしている」を整理して伝えることにしたのでそのメモ。結論としては「長期でインデックス投信」なのだけど、そこに至るバックグラウンド等も含めて説明したいと思った。 前提 そもそも趣味や仕事に注力したいので、株や不動産を一生懸命やりたいとは全く思っていない。 自分は普通の会社員で、その道のプロ(銀行員や証券マンやファイナンシャルプランナー)ではない。 大損は絶対に嫌だし、時間を遣いたくない。株の勉強とかもしたくない。 経済システム 現在は「産業資本主義」というOSで世の中が運用されている。 このシステムでは「富の総量が時間の経過で増えていく(右肩
3年前に、図解の基本をまとめた本『図で考える。シンプルになる。』を書きました。その内容から、エッセンスを抽出したのが本noteになります。 (1)「幕の内図解」と「イチオシ図解」 図には、大きく分けて、2つのアプローチがあります。 ひとつは、幕の内弁当のように、いろんな要素を盛り込んだ図で、もうひとつが、唐揚げ弁当のように、イチオシのおかずにフォーカスした図です。 たとえば、桃太郎の話を「幕の内図解」のアプローチでまとめてみたのが、つぎの図です。 登場人物とエピソードをフラットに扱って、網羅的に盛り込んでいます。 この図を使って、人に説明しようとすると、「まず、お婆さんですが……」「つづいて、お爺さんですが……」といった具合に、「お婆さん」「お爺さん」「桃太郎」それぞれの視点に切り替えが必要になり、話す方も話しづらければ、聞く方もまどろっこしく感じてしまいます。 相手がじっくり聞く耳を持っ
研究発表のスライドの仕上げの目的は、単に見栄えを良くすることではなく、伝えたいことが正しく・詳しく・分かりやすく伝わるようにすることです。スライドの推敲の技術を知って、実践的に身につけましょう。大阪大学大学院の教員であり、2021年10月に『卒論・修論研究の攻略本(森北出版)』を上梓した著者が実例付きで解説します。 スライドの推敲とは?文章がそうであるように、スライドもまた、「伝えたかったこと」をいつでも正しく伝えてくれるとは限りません。そして、正しく伝わるはずだ、という淡い期待を裏切られたときは、本当につらいものです。 文章を推敲するように、スライドにも推敲をかけましょう。ただし、スライドを推敲する際に、単にスライド中の語句を推敲するだけでは不十分です。スライドは、文章とは異なる表現形式だからです。 とはいえ、実は、著者の別記事で紹介した文章の推敲技術は、スライドの推敲にも使うことができ
【追記】この記事をきっかけに、名著「ノンデザイナーズ・デザインブック」の20周年記念特典eBookの制作に協力させていただきました。詳しくはこちらを御覧ください。 ノンデザイナーズ・デザインブック20周年記念の特典に寄稿しました デザイナーである・なしに関わらず、仕事の中で伝えたいことを「図」で説明する機会は多々あります。提案書で事業内容を説明することもあるでしょうし、具体的な数値をグラフで説明することもあるでしょう。そんな中でこんな指摘を受けたことはありませんか? ・最終的に何を言いたいのか結論が見えないよ。 ・関係性が複雑すぎて理解しずらいんだけど。 ・要素が多すぎて全てを把握するのが大変。 ・何をどこから見れば良いの? ・結局一番言いたいことはなんなの? ・文字サイズがたくさんありすぎてまとまりがないね。 ・安っぽいチラシみたいでダサイなぁ。 ・全体的にバランスが偏ってて不安定。 ・
放送中のテレビ番組視聴率がリアルタイムで分かる。国内最大級のテレビデータを持つスイッチメディア運営。「今」みんなが視てる番組をTVAL nowでチェック。
どこもかしこも変異株の「割合」ばかり気にしてるけどさ、ウイルスたちはお互いに連絡を取り合ってるわけじゃないので、変異株に感染したある一人の人間が、何人に感染させて、それが何日も経ってどれだけ増えていくかという話の中では、従来株の感染者数なんてまったく関係ないわけよ。 つまりさ、たとえば変異株が 1 → 2 → 4 → 8 → 16 と増えてるとしたら、 それはもう次に → 32 → 64 と増えていくのは火を見るより明らかで、それと並行して従来株が 500 → 400 → 320 → 256 → 200 と減っていようが、逆に増えていようが、関係ないわけ。 という前提で、東京都が公開しているデータを元に算出したN501Y変異株の1週間ごとの推定感染者数を、表とグラフにしてみる。 (5月17日更新: 最新データを反映して再計算)東京都 全体 従来株N501Y変異株緊急事態宣言など~2月21日
今回取り上げるのは、フィナンシャル・タイムズからの「死者数は報告されているよりも60%高い可能性がある」というレポートです。 Global coronavirus death toll could be 60% higher than reported | Free to read ここで、本論に入る前に、少し前置きです。 アウトブレイクが現在進行形で起きているときに、異なる国での政策の良し悪しを議論するのに使える、信頼できる統計データとは何でしょうか? 感染者数は、検査の性能・件数・方針などに強く依存するため、もっとも信頼性の低い指標です。一方、死亡者数は、相対的には信頼できる指標ですが、検査を受けないままに死亡してしまったケースについてはアンダーレポート(過小報告)となります。 特にいったん医療崩壊を起こしてしまうとあらゆる報告が追いつかなくなり、感染者数も死亡者数もきちんと管理できな
政府は飲食店の営業時間短縮などに限定して進めようとしているが、その方針では効果が期待できないと心配しているのが、理論疫学を専門とする「8割おじさん」こと京都大学大学院教授、西浦博さんだ。 現状、どの程度の制限をかけたら、感染者はどうなるのか。西浦さんが出したシミュレーションを元に、BuzzFeed Japan Medicalは日本で打つべき対策について単独インタビューで尋ねた。 ※インタビューは1月5日午前Zoomで行い、その時点での情報に基づいている。 緊急事態宣言は何を目的にするのか?ーー菅首相が緊急事態宣言を検討することを表明し、7日にも正式決定すると報じられています。飲食店の時短営業などに限定するとのことですが、このタイミングで、この限定的な宣言発令についてどのように受け止められていますか? 緊急事態宣言を打つ時に、 どこをゴールにしてどういう内容をどれぐらいの期間打つかということ
第1週:統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 第2週:データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値~平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 第3週:データの見方と適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①-クロスセクションデータ- ・比率の見方②-使い方と注意点- ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 第4週:誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公
「底辺や低学歴はゲームが好き」これって社会科学の分野ではよく知られた概念だけど、何で炎上してるんだ?教職課程とかでもやるじゃん という元増田と、 誰か統計データで本当かどうか確かめてくれない?令和 3 年社会生活基本調査に「男女,教育,趣味・娯楽の種類別行動者数」とか「年間収入・収益,趣味・娯楽の種類別平均行動者数(有業者)」とかある。たのみます。 - hevohevo のブックマーク / はてなブックマーク というブコメを見て、 社会生活基本調査 令和 3 年社会生活基本調査 調査票Aに基づく結果 生活行動に関する結果 生活行動編(地域) 趣味・娯楽 | ファイル | 統計データを探す | 政府統計の総合窓口 にある、 社会生活基本調査 令和 3 年社会生活基本調査 調査票Aに基づく結果 生活行動に関する結果 生活行動編(地域) 趣味・娯楽 98-8 男女,仕事からの個人の年間収入・収益
※こちらのページのデータは2023年12月21日をもって更新を終了しました。 世界各地の国や地域ごとのワクチンの接種状況です。接種回数の総数と、人口100人あたりに換算した回数を掲載しています。あわせて、「少なくとも1回接種した人」と「既定の回数の接種が完了した人」「追加接種した人」の、それぞれの総数と人口に占める割合を掲載しています。 世界のワクチン接種回数(累計) Our World in Dataの集計で接種回数が上位18番目までの国や地域と日本・韓国のデータを表示しています。ワクチンの接種回数が多い国や地域でも Our World in Dataの集計に入らない場合があります。グラフ右下の更新日は、Our World in Dataからデータを取得した日付です。それぞれの国や地域のデータは、更新日までに得られたデータの中で最新のものを表示しています。各地の事情により新たなデータが反
ネット広告で商品の宣伝をしている会社について、苦情件数を分析し、グラフ化した。 この文書の意図ネット広告は怪しいものが多い、という認識が広まっている。おそらくその広告の中には、悪質な会社もあるだろう。 筆者は、それぞれの企業の「悪質性」を、何らかの形で定量的に表現できないかと考えていた。そのひとつの手段として、苦情件数に着目した。 一般消費者としては、「苦情が多い会社の商品は買いたくない」と考えるのが普通だろう。通販で商品を買う際の参考にして頂きたい。 なお、分析しているのはあくまでも「苦情件数」のみだ。筆者としては、有益な指標のひとつになるだろうと考えているが、これだけで悪質性を強く断言できるとは思っていないので、その点を最初に申し添えておく。 データの出典など苦情件数の期間は2021年7月~2022年6月の1年間。出典はPIO-NETと毎日新聞の記事だ。 PIO-NETは、「苦情相談情
競技プログラミングの問題を解くためには2つのステップがあります。 問題で要求されていることを言い換える知っているアルゴリズムやデータ構造を組み合わせて解く 必要な(知っておくべき)アルゴリズムやデータ構造は色々なところで学ぶことができます。 しかし、「問題の言い換え」や「アルゴリズムを思いつく」というのは、非常に様々なバリエーションがあり、問題をたくさん解かないとなかなか身につきません。 そこで、この記事は以下のことを言語化し、練習のための例題を提示することを目標とします。 問われていることを、計算しやすい同値なことに置き換える方法アルゴリズムを思いつくための考え方競技プログラミングで「典型的」と思われる考え方 ※一部問題のネタバレを含むので注意 ※良く用いられるアルゴリズムやデータ構造については競技プログラミングでの典型アルゴリズムとデータ構造 を参考にして下さい。 入力の大きさ(制約)
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
私は高校入試で、数学以外の科目は 80~90点台でしたが、数学だけ55点でした……(合格者平均は約70点)。しかし試行錯誤の結果、定期テストで平均より少し上となり、評定平均4、模試偏差値65くらいを取れるようになりました。その方法について紹介します。(高校生記者・みかみ=3月卒業) なぜ苦手か分析してみたら 数学が苦手だった原因を分析してみました。「解けない問題の解答を丸暗記しようとしていたこと」「解答用紙やノートがうまく使えないこと」「暗記するなという言葉を曲解し、復習せず思考停止していたこと」とわかりました。そこで、主に次の4つの方法を実践してみました。 【1】自分の言葉に変えてみる まず、私には数学特有の言い回しが難しかったので、問われた内容を自分の言葉に変えて、問題集に解答の流れを書き込みました。そしてセルフレクチャーという方法で、問題を見て瞬時に答えが導き出せるようにしました。
ちょっと前に1兆円の大台にのったB2BのECの雄、MonotaRO(モノタロウ)。時価総額1.1兆円、東証一部上場ランキングは106位。祖業のB2BのEC一本でひたすら拡大し、コングロマリット化している楽天1.3兆円に肉薄しつつあります。 株式会社MonotaRO(モノタロウ)は、兵庫県尼崎市に本社を置く事業者向け工業用間接資材のEC/通信販売会社。wikiはこちら 売上成長率20%、営業利益成長率23%と、絶好調が継続です。年間1500億円規模の売上でこのスピードがすごい。すごいというか、ありえないです。スタートアップ初期の10億円や上場直後規模の100億円ではなく、1000億円を超えていて、まだこのペースが落ちないのですよ。成長の率を維持するから、冒頭のグラフのとおり世界中の投資家に愛される「綺麗な二字曲線」です。(だから1兆円を突破しています) なぜこんな離れ業が出来るのか。長年不思
生成AIの登場で卒論クオリティは様々な面で変化した 高偏差値大学ではあるので,卒論そのものが生成AIによって書かれている,なんてことはさすがにあり得ない 大体,教員が与えたテーマは答えがまだないことが多いので,自動生成は難しいのだ では,どこに出てくるかというと,卒論生が書くコードと計算結果だ 「こういうモデル作って,こういう計算してみたら,こういう結果になると思うから,計算してみて」と指示すると 1週間も経たずに計算結果を出してくる.すごい!今年の卒論生は優秀だ!と思い,計算結果をよくよく眺めると,何かおかしい. 「こういう傾向になるのは理屈上おかしい気がするなぁ.ほんとにこの結果だと大発見だけど,僕の勘では計算コードにバグがあると思う.確認してくれる?」 と尋ねると,全く進捗報告をしてくれなくなる. 「こないだの計算のバグかもって話どうなった?」って聞くと, 「ChatGPTが書いたコ
円グラフについて「書くときの注意点」「円グラフの種類」「どういったデータが円グラフに向いているか」「実際の円グラフのデザイン」などを画像を使ってわかりやすくまとめました✨ note公式Twitterでも紹介された人気記事なので、よかったら見てね😊 さくっと書きたい人は「円グラフの種類」から読むことをおすすめします。いろいろな円グラフのデザインがあるので、気に入ったグラフを真似して使ってね。 しっかり考えて書きたい人は、「円グラフを書くときの注意点」を読めば、見やすい円グラフの作り方がわかるとおもいます。 円グラフを書くときの注意点・本当に円グラフでいいの? 円グラフはわかりにくくなりやすいグラフです。 要素が3つ以上ある場合は、棒グラフを使ってみるのもおすすめです🙆 「円グラフは使うな」という方もいますが、私は使い方さえ間違えなければ円グラフも素晴らしい表現方法だと思うので、簡単にわか
PowerPoint歴23年、デザイナー歴20年、経営者として10年以上に渡って自社のマーケティングやセールスに深く関わり、提案書を作ったコンペでの勝率91%を誇る私の知見を余すことなく注ぎ込んだ、『最強の提案書を作る方法~伝わるストーリー・コピー・デザインの法則』というスライドを公開しました。 便宜上「提案書」としていますが、企画書、営業資料、ホワイトペーパー、社内文書など、人を動かすために作られるすべてのビジネス文書に応用できるはずです。 提案書のストーリー、コピー、デザインに関する、実践的かつ具体的なノウハウを詰め込んでいます。デザインについては、プロのデザイナーではなく一般のビジネスパーソンを対象とし、仕事の中で本当に必要な知識だけをまとめています。 約170ページある本スライドは、私が企業向けにこれまで20回以上行ってきた有料講座の配布資料を元に、公開用に仕上げたものです。スライ
Scientific Reportsという論文誌に"Japanese conservative messages propagate to moderate users better than their liberal counterparts on Twitter"という論文が掲載されました. 日本国内の話ですので,折角だから解説したいと思います. 今北産業安倍政権時代の安倍晋三元首相に関する1億2千万件以上の大量ツイートを分析した結果,保守派のツイートの方がリベラル派のツイートよりも穏健な中間層によく届いていることが明らかになりました. もうちょっと詳しく東京大学・豊橋技術科学大学・香港城市大学の国際共同研究グループは、1億2千万件を超える安倍元首相に関するツイート(「安倍」または「アベ」が含まれるツイート)を解析し,保守派のツイートの方がリベラル派のツイートよりも穏健な中間層によく
自身のプライオリティによりますが、いくつか。 Markdownで幅広く再利用性を利かせたい、長期的に丁寧に版管理したい 自分自身の操作性、描きやすさと、見た目 俄然手軽に、短期的に、Onlineでいつでもどこでも いずれかという視点で考えると良いのかなと思い、並べてみました。 1. 長期的に: Markdownで幅広く再利用性を利かせたい、丁寧に版管理したいなら Markdownで描くことのメリットは再利用性。 将来的に追記・編集、自分以外の誰かが手を入れる可能性が高い。 現在のドキュメントだけでなく多種説明資料、媒体に転用する可能性がある。 ...という点で差分管理をしたいなら、以下。 VSCodeでPlantUML、Mermaid 上記参考で以下。 Alt+D でプレビュー起動。 Ctrl + Shift + P でコマンドパレットを起動し、出力。 png, svg, eps, pdf
はじめまして、sonesuke(https://twitter.com/sonesuke)です。 LLMにどっぷりハマっています。 TL; DR 16のプロンプトパターンを日本語の例をつけて、まとめてみた。 読んだ論文はこれ。 https://arxiv.org/pdf/2302.11382.pdf より高度なプロンプトエンジニアリングの話題はこちら プロンプトパターン 1. メタ言語パターン: The Meta Language Creation いつ使うか? 自然言語ではない方が、より簡潔で明確に表現できるとき プロンプトコンセプト 例 原文プロンプト “From now on, whenever I type two identifiers separated by a “→”, I am describing a graph. For example, “a → b” is des
前のブログでも紹介したのだけど、ChatGPTプラグインのローリングアウトが始まって使えるようになっていて、結局みんな使うのはこの3つくらいかなーとなったので、まとめておきます。 前のブログはこれ。 Bardも世の中のサービスぜんぶGoogle製と思ってるらしい - きしだのHatena 同時に使えるのは3つまでのようだけど、他のプラグインはアメリカの不動産情報など日本からは使いづらかったり、作ってみたレベルだったりなので、結局この3つに落ち着くかなーという気がします。 WebPilot これは手放せなくなります。Web記事を読み込んでくれるプラグイン。 ChatGPTには「この記事を要約して」しか入力しなくなりそう。 このエントリを要約してもらっています。 大規模言語モデルの「脳波」が反応してる部分を壊すとどうなるか試した - きしだのHatena ※ 追記 15:21 ぼくのところには
好きな自治体に寄付をする「ふるさと納税」。都市部の住民が肉や果物など地方の魅力的な返礼品を求め、寄付金額は拡大しています。一方、税金を奪われる都市部の自治体は不満を募らせています。返礼品の調達などに多額の公費を投じることには批判の声もあります。 今回、寄付の流出入に加え、調達などの経費や、国の地方交付税による補塡も考慮に入れ、最終的な実入りをさす「ふるさと納税実質収支額」を市区町村別に算出しました。 2023年度の黒字首位は宮崎県都城市、赤字額がもっとも多かったのは川崎市でした。 あなたの街を調べてみましょう。 データと実質収支額について総務省が毎年公表する「ふるさと納税に関する現況調査」から2016〜23年度の寄付受入額と経費、住民税控除額を取り出し、全国1741市区町村の実質収支額を算出しました。 国の地方交付税によってふるさと納税による減収額の75%が補塡されることも考慮に入れました
少し前に高校数学をやり直したのですが、徐々に勉強スタイルが整ってきたので使って便利だったツールをまとめておこうと思います。 今から勉強はじめようと思ってる方や、もうすでにはじめられてる方の参考になればうれしいです。 GeoGebra Graphing Calculator 数式を入力するとグラフを描いてくれます。 Webブラウザやスマホ・iPadのアプリでも使用でき、ぱっとグラフの形を確認したいときにとっても便利です。 Webブラウザや iPad などでも使用できます。 Wolfram Alpha図を描いてくれるところは GeoGebra に似ていますが、こちらは入力された数式などに対して構造化されたデータを用いて適切な結果を返してくれる検索エンジンのようです。 いろんなWebページをインデックスして検索結果を返す Google などとはまた違っておもしろいですね。 GeoGebra は非
数年前、作っている過程はTwitterでお届けしたのですが、市外局番の一体何がおもしろいのか…はあまり文字化していませんでした。リアルで話すときには話すものの、めんどくさがってWebにアップしてなかったのです。 境界線を示す場合、点線を描けばいいのですが、塗り分ける方法もあります。世界地図には国ごとにいろいろな色が塗られていますよね。でも、それぞれの色に意味はありません。隣の国と違う色になるように塗り分けているのです。ちなみに、4色あれば、隣合う色が同じ色にならないので、4色で塗り分けるのが一般的です。 こんな感じで、上3桁を同系色(赤・黄・青・緑のどれか)で塗り分け、同じ上3桁、つまり赤・黄・青・緑の各エリア内を、さらにそれぞれ4色で塗り分けています。塗り分けることで境界や範囲、面積がはっきり見えますが、青系の色が広い範囲に及んでいるところもあれば、狭い範囲にとどまるところもあります。こ
NTT東西の提供するFTTHサービス「フレッツ・光ネクスト」では、「IPv6オプション」を利用(IPv6オプションは2012年のある時期以降に新規開通した回線ではデフォルトで利用可能な状態になっている)することにより、NTT東日本、NTT西日本それぞれのエリア内でインターネットを経由しないフレッツIPv6網内折り返し通信が可能であることは、本ブログの読者の多くはご存知かと思います。 IPv6網内折り返し通信は、遅延やパケットロスが極めて少ないことや、PPPoEでのインターネット接続と比較して、スループットが高いこと、ISP契約が不要であることなどにより、安価で高品質なベストエフォートなVPN構築用回線として利用されることがあります。AS59105(HOMENOC)でも、拠点間の回線は Ether over IP トンネルやGREトンネルなどをIPv6網内折り返し通信の上で構築して利用してい
決算説明会資料というものがあります。株主に向けて、当期あるいは通期の決算説明を行うための資料です。主に企業のIR室(Investor Relations)、つまり企業が株主向けに現況や今後の見通しを広報する活動を主に実施する部門が書きます。 そのIR室の役割の一つに決算説明会資料の作成がありますが、これはすごく骨の折れる作業な一方で、報われない作業でもあります。なぜなら、IR担当部という全然力がないような部が、関係各所に数字をもらったり現況を把握したりレビューしてもらったりし、その上えらい人からも余計な口出しが色々と入るからです。労多くして、という典型例ですね。 しかし、今回ご紹介するGoodpatch社についてはそれはあてはまりません。なぜなら、Goodpatch社は「デザイン」という業務が事業に大きく影響するからです。そんな会社が、自社の発表する資料で手を抜くわけがなく、またそれの見栄
棒グラフや折れ線グラフ、どうやって実装していますか? Charts.cssなら簡単です。データをtableタグで実装し、CSSのクラスをtableに加えるだけで横棒グラフ、棒線グラフ、折れ線グラフ、エリアグラフなどを簡単に実装できるCSSのフレームワークを紹介します。 HTMLは普通の表組みなのでアクセシブル、グラフやチャートはレスポンシブにも完全対応した優れものです。 Charts.css Charts.css -GitHub Charts.cssの特徴 Charts.cssのデモ Charts.cssの使い方 Charts.cssの特徴 Charts.cssはtableで実装した表組みにシンプルなCSSのクラスを加えるだけで、さまざまなグラフやチャートを実装できるフレームワークです。カスタマイズも簡単で、ユーティリティのクラスも豊富に用意されています。 HTMLとCSSだけで実装 セマ
はじめまして。Kyashでデータエンジニアリングを担当しているKyashデータマンです。この記事では、Kyash社内のデータ分析の基礎に関するドキュメントを紹介します。 Kyashでは、データエンジニアリング・ガバナンス・セキュリティなど様々な角度から、公正なデータの取扱いと活用を推進しています。従来は、一部の訓練された技術者がデータ分析を一手に担っていましたが、社内でもデータ活用のニーズも多く、その担当者に分析や集計の業務が集中するという課題がありました。 この課題に対して、データへの適切なアクセス管理を行い、そして適切なBIツールを導入することで、データを取り扱う人が自分でデータ分析・そして活用できるようになることを目指しています。アクセス管理には、個人情報やそれに準ずる機密データに対して、ポリシータグによるアクセス権のコントロール、そしてアクセス権のリネージなどのソリューションの導入
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