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データサイエンスだけでは製品を成功させられない理由 | VentureBeat

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  • 技術チームと商業チームの間の壁が薄れ、商業と技術の境界線がほぼ消滅した
  • データ技術によって促進された変化であり、技術投資の収益が明確かつ計測可能であることが求められるようになった
  • データ技術の成熟により、中央集権的なデータアーキテクチャが導入され、技術チームが支援機能からコア機能に移行した
  • 技術者は商業同僚と同じテーブルに座り、新しい働き方が生まれ、効率を最大化し、価値を迅速に生み出すことを目指すアプローチが育まれた
  • リーン・バリューのアプローチを取り入れ、効率を追求しながら製品を迅速に展開し、AI生成コードなどのツールを利用することで時間とコストを節約

この記事は、商業と技術の間の壁が薄れ、技術投資の収益が計測可能であることが求められる現代において、リーン・バリューのアプローチが重要であることを伝えています。技術チームと商業チームが協力し、効率的に製品を展開し、AI生成コードなどのツールを活用することで、時間とコストを節約しながら価値を最大化するアプローチが示されています。

元記事: https://venturebeat.com/programming-development/why-data-science-alone-wont-make-your-product-successful/

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