鈴木良介の作品一覧
「鈴木良介」の「データ活用仮説量産 フレームワークDIVA」「ビッグデータビジネスの時代」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
- 作者をフォローする
- フォローすると、この作者の新刊が配信された際に、お知らせします。
作品一覧
-
データ活用仮説量産 フレームワークDIVA
ビジネス・実用
4.01巻1,980円 (税込)データ活用が失敗する根本的な原因はたったの1つ！ 「データ→情報→価値→効用」データを活用して価値を生み、売上・利益などの効用につなげる データを活用して我が社も儲けられないのか──。 こう上司から言われた時、どこから考え始めてよいのか分からないという声を多く聞きます。真面目な担当者ほど、「まずはデータの棚卸し」となりますが、それでは売り上げにつながりません。 こう語るのは、野村総合研究所の鈴木良介氏です。鈴木氏はビッグデータがブームとなった当初からデータ活用のコンサルティングを引き受け、この4年間で2000人もの企業担当者らとディスカッションをしてきたそうです。 鈴木氏はこうした膨大な経験を踏まえて、データを活用して売り上げ、利益といった効用を得るためのフレームワーク「DIVA（ディーバ）」を提唱します。DIVAはData＝データ、Information＝情報、Value＝価値、Achievement＝効用の4語の略です。 本書で紹介するDIVAというデータ活用を進めるための共通のフレームワークを持つことで、企業のビッグデータ活用ワーキンググループでの議論の空転を防ぎ、良質な仮説を生み出す前段階となる仮説の量産を支援します。 【主な内容】 第1章 DIVAは「データ、情報、価値、効用」の一連の流れを記述する 第2章 顧客の振る舞いを変える 第3章 従業員の振る舞いを変える 第4章 データと振る舞いの変化を直結する 第5章 仮説を量産するのは誰か？ 第6章 「気が利く」と「気持ち悪い」の境界に挑む -
ビッグデータビジネスの時代
ビジネス・実用
3.81巻1,980円 (税込)ソーシャルの巨人たちが群がる“金脈(ビッグデータ)”の核心に迫る Google、Amazon、Apple、Facebook、Twitter……クラウド、モバイル、ソーシャルの巨人たちが群がる“金脈(ビッグデータ)”の核心に迫ります。本書では、海外を中心とした「ビッグデータ」の活用企業および、活用を支援しようとする事業者の最新動向、「ビッグデータビジネス」を検討する視点、Hadoop などの「ビッグデータ」活用を支える技術やその周辺技術の動向を解説するとともに、企業のIT部門やビジネス部門の今後の課題や役割について詳しく解説します。現状では、まだ「ビッグデータ」および「ビッグデータビジネス」を解説した類書が出ていないこともあり、「ビッグデータビジネス」の全体像と今後の新しいITの潮流をキャッチしたいと考える幅広いビジネス層の方にとって本書は最適な1 冊となると思われます。 ビッグデータビジネスとは 「ビッグデータビジネス」とは、「大量のデータを収集・解析することにより、事業の付加価値をより高めるような営み」を意味し、事業や社会システムの効率的な運用に大きく貢献することが期待されています。今年、データ・ウェアハウス市場のトップ企業である日本テラデータ社が年頭所感で「2011 年はビッグデータ元年」と宣言したのを皮切りに、IBM、Oracle、HP、EMCなどの世界的なIT企業がこぞって「ビッグデータビジネス」に注力していくと発表したことでIT 業界では大きな話題となっています。 AmazonやGoogle、Facebookなどの今の時代を代表するネット企業では実際に「ビッグデータ」を活用し新たなビジネス価値の創出にひた走っており、「ビッグデータビジネス」は産業界全般で進むクラウド利用と併せて、2010 年代の情報・通信分野における最も注力すべきテーマの1 つになることが予想されています。 ※本電子書籍は同名出版物を底本とし作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。"
ユーザーレビュー
-
-
-
Posted by ブクログ
冗長な記述は多いが、昨今のバズワード、”ビッグデータ”周りの概況がわかりやすくまとめられている。ただ、どちらかというと業界にはいるがこの分野に注意を向けていなかった人向けで、ビッグデータを活用して本当にビジネスを生みだしていく人向けではないのかなと感じた。
前者の立場で読んだ自分としては、とても参考になった。結局のところ、”ビッグデータ”自体に明確な実態はなく、業界の大きなうねり、技術的動向の中で旬な要素を切り取るとこんなコンセプトで枠を切れますということでしかないとは思うのだが、それを踏まえたうえで、どんな陣営が構えていて、どこまで活用が進んでいるのか、課題はなんなのかを始め、どういう要素があってこそのコンセプトなのかがざっくりイメージできた。
近接領域にはデータマイニングやBIといったキーワードがあり、それらの看板を掛け替えて、それらしい建てつけで標榜するビジネスも多くあるのだろう。その中で本当に”ビッグデータ”の活用を実現できるかどうかは本書に記載されているようなコンテキストの中でうまく”データ”とお付き合いできるかどうかだと思った。
余談だが、業界で生き残るためにプラスαのスキルとして統計の勉強はしておいて損はないと思った。今一度、再勉強しよう。 -
-
Posted by ブクログ
ネタバレビッグデータの立役者、鈴木さんの著書。
データ活用のフレームワークや近年の事例などについて載っていた。
なかなかうまく進まないWGの解決策の提案でアイデア出しやIF-THENのメソッドなど、なかなか興味深かった
目次
第1章 DIVAは「データ、情報、価値、効用」の一連の流れを記述す
店に入ってこない潜在顧客は誰か?
「3つの成熟」を受け、IoTがボーナスステージを拡大する
製品はデータ活用の入り口と出口の2役をこなす
やれば儲かるではなくて、やらないと負ける
本書の狙いと構成
第2章 顧客の振る舞いを変える
「ママ」と「執事」と「太鼓持ち」
(1)口うるさいママ
(2)気の利く執事
(3)如才ない太鼓持ち
第3章 従業員の振る舞いを変える
拡大する「エンプローイデータ」の活用
武器を持たせる
最適な配置で無駄を省く
無駄な会議は寿命の無駄遣い
人材育成・教育、職業マッチング
不正対策
第4章 データと振る舞いの変化を直結する
人間では遅過ぎる
機械が人間を直接制御する
予測と直結で準備を整える
限られた資源をちょうどよく使いこなす
機械の杓子定規さが、公平な評価を実現する
第5章 仮説を量産するのは誰か?
仮説量産会議の運用
主導するのは誰か?
「お見合いおばさん」としてのインタープリター
第6章 「気が利く」と「気持ち悪い」の境界に挑む
プライバシーに関する「気持ち悪さ」をDIVAで分解する
インセンティブの設計によって「気持ち悪さ」を解消する
それぞれの感性に合わせた制御を行い、利用を勧める
