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データ分析は直接課題を解決しない。まずは解決したい課題を明確に定義することが大事で、データ分析は課題を解決するための意思決定プロセスを改善するために使われるものであると述べられている。これはとても大事なことで、言われてみれば当然だが、多くの企業は課題を解決するためにすぐにデータ分析をはじめてしまい、ドツボにハマるケースが多いのではないかと思った。
とてもおもしろかったが、間に入ってくるケースという具体例がちょっと多くて読みづらかった。
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組織とデータについてちょっと考える必要性が出てきたので読んだのですが、この本は本当にすごい。
組織の中で実務にデータを活かすことを、25年間考え(多分)そうとう苦しんだ著者の知見が、惜しげもなく披露されてます。
著者があとがきに書かれているように、腹落ちしない人もいると思うんだけど、同じような考え方をしているからなのか、私からするとほとんどは納得できる内容で、特に前半は「せやな」と、「なるほど」が止まらなかった。
ぜひとも、別途まとめて理解をさらに深めておきたい本。
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データ分析を業務に活用するとは、どういうことか。暗黙知で回っている現場の意思決定プロセスを形式知化しなければ、データ分析の活用はできない。また、どんなにいい分析をしても、業績に貢献しなければ意味がない。そのとおりだと得心した。意思決定プロセスの類型化もパワフル。
ケースで言いたいことを表している点は、最初はいいと思ったのだが、読んでいるうちにあまりにもなケースが却って読みづらく感じた。
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データ分析は、手段であって目的でない。では、何の手段か。意思決定プロセスを変えるための手段である。どのプロセスを変えるか、意思決定プロセスを整理して、どのプロセスに分析結果をインプットするか。ビジネスにおける意思決定は、意思決定プロセスを整理すると7つの類型に分類される。それぞれに対応したデータ分析の「活かし方」がある。意思決定プロセスをデータ分析ありきで考えることを、「データドリブン思考」と呼ぶ。
感想でなく要約になってしまったが、これ以上のことはない。
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意思決定をどう活かしたいのかを6つの意思決定の類型に分け、それぞれの課題と課題解決パターンについて説明されている。
データ分析に何を使えば良いか、ではなく、現状、勘と経験で行なっているプロセスをどうデータ分析プロセスに置き換えて課題解決ができるのかを各失敗、成功例を元にみていくことで、分析をするだけでなくビジネスに活かすためのtipsが得られる。
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ちょい難しかった。何にせよ発注元が仮説をちゃんと立てないといけないし、分析者も踏み込む必要があるって事ですな
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大阪ガスでデータ分析を手掛け、現在は滋賀大学教授となっている著者による、データ分析やAIを業務に活かすか?=データドリブン思考についての1冊。
「企業とは判断と決定の生産工場であり、データ分析はその生産方法を改善する手段である」というのは非常に明快でわかりやすい考えだなと。また、超読みやすい…とまでは言えなかったですが、180ページ程度で端的に纏まった分量は、後述のように人を多少選ぶものの、悪くない本だと思いました。
仕事あるあるですが、「この作業をやった上で出てくるネタを、最後のアウトプットのどこにどう組み込む?」がイメージできてないと、途中の作業が無駄になったり、あるいは不必要に時間をかけすぎてしまったりしますね。
データ分析って、「へー、そうだったんだ」が強い分、「面白いコトわかって良かったよー、じゃーね!」になりがちで、前職でもどうマネタイズするのか頭を悩ませたコトがあります。
本著は、アウトプットを意識しながら課題を設定するコトの重要性が認識されています。コレは、おそらくタテワリが進んだ大企業だとハッとさせられる切り口になり、ベンチャーだと期待外れとか言われてしまう理由なのかもしれません。
純粋なデータ分析の本と言うよりは、サラリーマン組織の中で、成果を上げるためのデータの使い方や、思考の身に付け方を説いているので、ここは環境によって合う合わないがあるようにも感じました。
あと、部署的にも経営企画とかにハマる感じで、情シスではなさそうだなと。。そう思うと本著、ストライクゾーンが狭い本なのかもしれません。
しかし、大阪ガスってそんなデータ活用の先進企業だったんですね。。著者が経験を元に数冊出されているようなので、そっちから読んだ方が感覚は掴みやすいのかもと思いました。
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今まさにここにいるかのような例題に、
あと書きを見て納得。
データ分析はそれだけでは何も意味はない。
データが綺麗であること(最初が肝心)と、
何を解決したいのかで何を分析するかが変わる
と小さいながら声を上げてきた。
なぜ分析技術ばかり学ばせるのだろうかと。
業務も知らない人たちに何を分析させようとしているのかと。
小さな声だけどやはり引き続き伝えていこう。
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データ分析を意思決定に繋げるための考え方が整理されてありとても良かった。テクニカルな話ではなく方法論として特に意思決定プロセスに着目する部分は非常に重要だと思う。
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意思決定プロセスの形式知化(言語化)というのが日本企業がデータ分析で乗り越えるべきいちばんの壁だと感じた。
マニュアルは社員の思考力を育てないものとして、
否定的に捉える風潮も感じるし。
変数を定義して数式化するのは日本企業は非常に弱いと思う。
しかし、分析を通じて解決策を見出すためには、形式化なくしては始まらないというのが本書の主張。
自分自身、日々の業務で具体的なKPI設定はしておらず、まずは施策を実施して結果を確認し、修正を加えるという手順で進めていた。
実施前のKPI設定を習慣化する必要があるし、
そのためには課題を明確に定義する必要がある。
設定の段階で広く解決すべき課題のアイデアを洗い出してから絞り込むことで、思い込みで突き進まないようにしたい。
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データ分析自体ではなく、その先にある意思決定プロセスこせボトルネックになり得るというところまでは体験上も共感するが、そこを越えるためにこれほどのノウハウを準備しているのかというのが、やはり尊敬。
困った時には読み返したい。
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データドリブンといいつつ、実際どう分析し行動へ繋げるのか、その入り口となる考え方など、改めて基本的なところを言語化されています。
現場から経営まで、今後データに基づく業務推進していくには初読本には大変良いのではないかと思います。
大変勉強になりました汗
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判断の仕方・考え方の本である。「データドリブン」とあるが、データドリブンのために「判断の仕方」を掘り下げた本である。判断の仕方を意識しないと、せっかく集めたデータが役に立たない(よくある)し、一方でどうしても「暗黙知」に依存する判断もあることを解説している。
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周りの人にも読んでほしいと思うし、自分も理解するためにまた読みたい。データ解析を、やらないよりはやる方がマシ程度で手を出す人が多いので、それ以前に課題の質を上げるべきという視点には大いに頷ける。
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1章2章は現行業務に活かせまくり。
3章は自身なりの仮説を立てて、固めていく必要あり。やはり実践が課題。