現実の世界へ：ホームデポへの訪問
O2O、ブロックチェーン、VR、機械学習、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、AIなどの流行語が毎年出入りしています。 ただし、どれほど派手に聞こえても、これらのテクノロジーを利用し、データを正しく収集および処理して実際のビジネスに影響を与えるのは、ビジネスデータサイエンティストにかかっています。 これは、Goizuetaのビジネス分析プログラムの理学修士が私たちを準備しているものです。 したがって、学校で分析ツールと技術を備えていることに加えて、データ分析が現実の世界でどのようにビジネス価値を生み出すかを理解することも同様に重要です。
幸いなことに、アトランタはビジネスの主要なハブであり、デルタ、UPS、コカコーラ、ホームデポなどのフォーチュン500企業の16の本社を収容しています。 ホームデポの本部を訪問できたことを光栄に思います。 Home Depotは、北米に2,200を超える店舗を持つ世界最大のホームセンター小売業者として、データ分析をビジネスに組み込む方法を示しました。
半日の訪問中に、プロのマーチャンダイジング戦略、価格設定、品揃えのディレクターや上級管理職、および機械学習ソリューションを専門とするサブ組織であるBlackLocusのデータサイエンティストと会いました。 データサイエンスとビジネスプロセスがどのように混ざり合っているかを知ることができてうれしく思いました。 たとえば、プロのマーチャンダイジングチームから、eコマースが従来の実店舗ビジネスにもたらす機会と課題について学びました。 その結果、Home Depotがどのように両方のアプローチを取り入れて、競争力を高めることができたかを一目見ました。 また、Home Depotが市場データを大規模にキャプチャし、その見返りにインテリジェントな分析ソリューションを提供する方法も確認しました。これは、組織全体の考え方を変革するアプローチです。
これらすべての知識に加えて、私はデータサイエンティストが現場で行っていることと、私たちが学校で学んでいることとの間に強い相関関係があることにほとんど驚いていました。 価格設定チームが、需要の異なるさまざまな地域で市場を分割し、自動価格設定ソリューションを実装することについて話し合ったとき、GeorgeEaston教授との機械学習クラスのクラスタリングと予測アルゴリズムを思い出しました。 品揃えチームがレポートを提示したとき、私はJesseBockstedt教授とのデータ視覚化クラスで実践したおなじみの視覚化手法を見ました。 しかし、最も面白い部分は、BlackLocusの上級データサイエンティストが「私たちの仕事の80％はデータのクリーンアップと準備です」と言ったとき、さまざまなプロジェクトで同じ楽しみに遭遇したため、私たちは笑い出したことです。
ホームデポへの旅行は、私たちの最初の、しかし最後ではない業界の取り組みでした。 それは私たちのアカデミックトレーニングへの素晴らしい補完と拡張でした。 象牙の塔でいくつかの技術と理論を学んだ後、それらがどのように実践されているかを見ることができました。 私たちは、自分たちがやっていることをなぜやっているのかについての知識を強化し、状況に応じて自分の仕事をより価値のあるものにするためのヒントを持って学校に戻りました。 さて、春学期の始まりで、キャップストーンプロジェクトを始めました。 アトランタを拠点とするテクノロジースタートアップであるVINFactorと協力し、学校で学んだことを彼らのビジネスに役立てることができてとてもうれしく思います。
