• 技術チームと商業チームの間の壁が薄れ、製品の受容性、広範な採用、収益への有意義な貢献を目指す
  • データ技術の進化により、技術チームは商業チームと共に中核機能に移行し、業務への影響をより理解
  • 技術投資の収益を示す必要性が高まり、Lean-Valueアプローチが重視される
  • Lean-Valueアプローチは最小限の製品(MVP)の達成を重視し、AI生成コードなどの効率的なツールを活用
  • データレイクハウスとLLMsを組み合わせることで、データ処理時間を短縮し、価値ある洞察を提供
  • データアーキテクチャにLean-Valueアプローチを適用することで、技術チームがAI洞察を戦略的な計画に統合し、収益への貢献を最大化

Lean-Valueアプローチは、技術チームがAI洞察を戦略的計画に統合し、組織に有意義な成果を提供し、高性能チームを活性化し、最大効率で使用する枠組みとなります。

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