山田紘史のレビュー一覧

データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」

データサイエンティストとして働く上で必要なことを書く本
5dという観点でうまくまとめている。ちゃんと使うという視点で考えてるのも良い

demand①ヒアリング②課題理解③提案④期待値調整
design：①目的②仮説③データ④手段、を決定
data：①データ検討②洗い出し③入手
depelop：①環境構築②データチェック③分析④ストーリー提示⑤議論
deploy：①データ自動取得②自動加工③モデル更新④アウトプット構築

データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」

友人から「ビジネストランスレーター」なるキーワードを聞いて読んでみました。
具体例を挙げながらデータ分析の進め方や陥りがちな課題が説明されており、とても分かりやすかった。
データ分析ツールやコンサルの営業担当者にも参考になる一冊です。

データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」

めちゃくちゃ良かった。文系から分析系を目指すのって半端なく努力が必要だし心意気もそこらのものじゃ一人前なれないんだろうな〜と思っていたが、ビジネストランスレーターというポジションがあるとは！
ただやはりプログラミングできてナンボだと思うので、勉強頑張っていきたいとおもう。

データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」

データサイエンスというと敷居が高くてどうしたらよいか分からないが、これは自社でどのように取り組んでよいか5つのフレームワークを通して紹介しているため、とっつきやすく、AIや分析これから導入する企業の方が読むといい本

データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」

「データ分析人材になる」　

1.本書の読みどころ
三井住友海上火災保険　デジタル戦略部の現役社員の皆様の書き下ろし。
2020年10月現在13名。そのうち4名が執筆に関わりがあること。
会社、部門の実績のPRではなくて、
①分析手順
②分析方法
　ツール、プログラミング
③分析組織の作り方
を展開してくれていること。

2.たしかに、なるほどの視点。
分析結果を報告すると、依頼元の
「だから？それで？」の反応の返り。
これを少なくするには？　は、まさに、現場を司る人のリアリティ。

3.分析結果報告。依頼元の共感をつくるには？
①納得→発見の順序で、事実を展開すること。
②納得とは？
依頼元の感覚の裏づけ
③発見とは？
依頼元の課題解決のヒント。
仮説とその裏づけ。
④依頼元が行動できる道筋の提示
分析の依頼を受けるとき、依頼元が
何をしたいのか？
なぜしたいのか？
どんな行動を取りたいのか？
これを抑えること。ピンずれ防止。

4.三井住友海上火災保険の取り組み
東洋大学情報連携学部での社員研修。
デジタル戦略部以外の各部門で、データ活用できる人材づくり。地道かつ未来への取り組み。

データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」

「データ分析人材になる」というタイトルにあった内容の本。
なので、決意した瞬間に読むべきであって、やり始めた後だとよくあるよね、そうやるよねで終わってしまうと思う。

全体を5Dフレームワークとしてまとめている。
Deamand：要求を聞く
Design：全体の絵を描く
Data：データを集める
Develop：分析する
Deploy：展開する

単純にデータを分析するだけでなく、ビジネスにどう繋げるかが重要で、データサイエンティストとか言葉に惑わされないという事が必要だという事を述べている。

言われた事、自分がやる作業を盲目的に捉えすぎないようにという仕事全般に言える内容でもあるので、やっぱりなろうと思った瞬間に読む本なんだろう。

ビジネストランスレーター データ分析を成果につなげる最強のビジネス思考術

データ活用そのものの話ではなく、ビジネスサイドとの間での調整役が、成果を出すために如何に大事か、具体的にどうすればいいかという内容。

組織内でデータ活用を広めようとして、苦戦なり挫折した経験がある者にとっては、よく共感できる内容と思う。まだまだ非従事者には理解されていない。

ここに特化した本は珍しいのかも。

データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」

データサイエンティストは、今後ますます必要とされるけど、ビジネス力（何をしたいのか目的をはっきりさせる）がないと本末転倒。
そこで、ビジネス力が備わった文系人材が橋渡し役になれる。そんな人材＝ビジネストランスレーターになりたいと思った。

データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」

5Dフレームワーク
Demand:要求を聞く
Design:全体の絵を描く
data:データを集める
Develop:分析する
Deploy:展開する

ビジネストランスレーターはデータサイエンティストと現場をつなぐもの

SEDA人材
Science
Engineering
Design
Art

データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」

専門家向けではないけど、役には立つ。
HowよりもWhyやwhatに重きを置いてますが、ビジネス上はその通りだよね。技術者の自己満足で作られたシステムは使ってもらえない。そう考えると営業やビジネスサイドからの分析への参画はリーズナブル。

データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」

ビックデータや様々なデータを利用したデータ分析のビジネスにおける重要性が高まっている昨今、データサイエンティスト程のスキルまでなくとも、ビジネス力を身に付けたビジネスに役立つデータ分析ができる人材を育成すること、目指すために身に付けるべきフレームワークを、筆者の経験談も交えて紹介。データ分析を直接の仕事にしていない人にも、有益なフレームワークだと思う。

データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」

データ分析手法が体系的にまとめてあり、とても読みやすく分かりやすかったです。

文系のデータ分析未経験からデータサイエンティストとして働いている実体験を元に高度な分析スキルよりもビジネス課題を解決するビジネストランスレーター人材が重要であるという点もとても良かったです。

データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」

めちゃめちゃ良い本。
データ分析を業務で行う方はぜひ読んだほうがいい。

データ分析のhowというよりも、データ分析業務を行う際の哲学みたいなところがきれいにまとまっている。

これを外すと「せっかくデータ分析したけど、使い物にならない…」みたいなことを起こさないでよくなるはず。

ビジネストランスレーター データ分析を成果につなげる最強のビジネス思考術

普通。調査分析の基本スキル的な内容。そう思うとまぁ分かりやすくまとまってるのかな。企画職入門者にはちょうど良いかも。

自分には全て既知の内容でつまらなかった。
データ活用ってテーマはもう10年くらい言われてる気がするから、最近出たなら新しい知見があるかと思ったんだけど全然なかった。まぁ普遍的なhowto本だね。
買う前にもうちょっと精査すれば良かったなぁ。

ビジネストランスレーター データ分析を成果につなげる最強のビジネス思考術

新しい知識として習得できた内容はほぼ無い。
他の本で語られていることの焼き直しや、ビジネスマナーをまとめているのみと感じた。

データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」

企業活動におけるデータ分析の必要性、分析人材の育成が重要になって来ている。これには５Ｄのモデルを使って、周りを巻き込んで行く方法が有効である。分析人材は、理系だけでなく、文系からも育てていく必要がある。なぜなら、ビジネス的視点の解析も必要のため。今は色々なGUIを備えたツールがあるので、それを使いこなすことで、分析作業に集中できる。筆者らは、IBM SPSS modelarと tableauを連携させて使い込んでいるとのこと。データ分析には失敗もつきもの。早く経験値を高めることが今後の企業競争力につながる。

ビジネストランスレーター データ分析を成果につなげる最強のビジネス思考術

データサイエンティストやそれに類する職業の話かと思いきや、どちらかというと社内政治を解決するための手法だった気がする。
社会人になりたての若者向けには良いかもしれない。
ただ、ビジネストランスレーターという大仰な名前はどうかな？とも思う。

データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」

データが重要な時代であるが、そもそもどういうデータが重要なのかと使っていくのかということを押さえた。本。
ビジネストランスレーターという言葉が適正かどうかは疑問が残るが、そういった職種にもしくは役割ロールというものは必要であろうなと思う。
今後仕事においては色々な意味での翻訳者が活躍していくのではないだろうか。

データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」

データ分析において問題解決思考とロジカルシンキングは必須のスキル。分析ツールを使って様々な切り口でデータを加工修正することでこれらのスキルを身につけられる。Tableauのような可視化ツールを使えばWhereやWhyを身につけられる。また、解析対象とするデータセットはこれだけでいいのかというMECEといった思考も自然に行うことになる。まず、Whereでどこが問題なのかを特定する。次に、Whyで問題を掘り下げる。この時に注意しなければならないのは世間でありふれているフレームワークで掘り下げることが大事。なぜかというと偏った自分のドメイン知識で判断してしまうから。最後にHowで原因に対する打ち手を考える。

近年注目されているのはビジネストランスレーター。現場と分析者のギャップを埋める存在で、データ分析手法の理解や分析ツールの基本的な操作ができて、業務の経験や実績があって企画が得意な人。

データサイエンティストを目指そうとしていたけど、問題解決思考とロジカルシンキングを身につけてビジネストランスレーターとなることが一番会社にとっていいのかもしれない。現場と分析者は余ってることが理由だ。　

データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」

会社がIT人材を育成すると言い出した。
これからの時代ITは必須なので会社の決定には賛成。でも、会社は特に有効な手立ては持っていないよう。

自分は会社の言う応用IT人材になりたいので、とりあえず独学で統計検定でも勉強するかと思い、勉強を始めた。

そんな時に出会った本が本書。文系の自分がIT人材になれるか疑問に思っていたところだったので、文系でもIT人材になれる！と謳っている本書は自分にバッチリだと思った。

内容的には、プログラミングをバンバン使ってデータ分析をするには時間がかかるが、いろいろなITツールを使えるようになれば文系でも充分IT人材になれる！というもの。

一般論的な内容が多い感じがしたので、星は３つですが、データ分析を勉強する文系の人は一読の価値ありかな。