伊藤徹郎のレビュー一覧
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![AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出]](https://res.booklive.jp/884321/001/thumbnail/S.jpg)
Posted by ブクログ
ビフォー
仕事でデータサイエンティストをしているので、自分の仕事や現在地を確認する上で、よく読まれているこの本を手に取った。
気づき
約1年半前プロジェクトに参画する前に知っておきたいことが書かれていた。特にこれ以上精度を上げていくことが厳しいということが伝わらず、期待値調整をミスっていたり、データ分析に携わっていないメンバー、クライアント向けに翻訳できていなかったりしていた。またうまくいかないと時にどうすべきかを決めきれておらず、苦労した。事前に読んでおくことができたら、ここらへんで悩むことがなかったかもしれない。
TODO
今後のプロジェクトでは上記の失敗をしないように、期待値調整や説 -
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Posted by ブクログ
データ分析を通じた課題解決のプロセスを、順を追って幅広い観点からまとめている。
分析手法などの技術的な話ではなく、プロジェクトをうまくマネジメントするには、という視点で語られている。
データ分析を通じた意思決定支援をやっている身として、どれも頷くものばかりだった。
とくに、経営層や発注者とのコミュニケーションについては、私自身苦労が多い部分でもあるため、非常に勉強になった。
技術的な話をメインに据える書籍はこれまで数多くあったが、本書籍のような、プロセス全体が俯瞰的に、かつ、簡潔にまとまっている本は無かったと思う。
初学者にとっては教科書的な意味合いで、経験者にとっては知識経験の整理とい -
Posted by ブクログ
第1章がビジネス活用編と第されたこ書籍を象徴していると思います。
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①データ分析によるビジネス成果を金額換算して示せ
└金額換算して初めて分析価値が評価される
②スゴイ分析よりも「成果が出る分析」を優先せよ
└学問的ではなく、実践的な読み方をすること
③分析結果を現場に丸投げするな
└ビジネス成果まで「分析者が」責任を持ちやりきる
④「現場」を知る努力をせよ
└現場感覚を捉えて初めて信用される
└信用されて初めて分析の話を聞いてもらえる
⑤業務プロセスレベルまで現場を把握せよ
└誰が、どのタイミングで、どの分析結果を基に、どう動くべ -
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Posted by ブクログ
ネタバレデータ分析基盤を成長させていくにはどうすべきか、実践的なノウハウをまとめた書籍。
データ整備・エンジニアリング・組織作りといった観点に分かれていて、必要なところを都度読むのが良さそう。
データ分析基盤の基本を学んだ方向けと思われる。
【ポイント】
・データ分析基盤はユーザーが維持・成長させていくもの。開発し終えてからがスタート
・データの品質はデータソースで担保する。問題があれば、下流からのフィードバックが大事
・現状の業務を業務レイヤ（ロール・オペレーション・アプリケーション・ストレージ）に分けて整理することで、やりたいこととボトルネック間のギャップを明らかにする
・データウェアハウス（ -
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Posted by ブクログ
個人的にはメルカリのBIチームの話題がとてもおもしろく参考になった。
横断組織としてのBIチームがあり、プロダクトやプロジェクト単位でアサインする体制をとることでのメリデメおよびデメリットへの対策がかなり具体的に書かれていてすぐにでも真似したい内容がたくさん。
またメルカリでは取締役や執行役員クラスでも必要に応じてSQLを書きデータに主体的に触れる文化があり、それも全社的に職種関わらずあるということで、レガシー企業のマイクロソフトOffice並に当たり前にデータ分析に取り組んでいるというのも読んでいて感服した次第。
そりゃグロースするわメルカリ。と思わずにいられない。
データ分析にあま -
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