河本薫のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
データサイエンティストオブ・ザ・イヤー初代受賞者が語る企業内データ分析チームの作り方。ミッションは現状のプロセスの一部を否定する業務改革であって現状のプロセスを肯定した上で工夫を積み重ねる業務改善ではないと宣言。データアナリシス、データエンジニアリングである「解く力」だけではなくデータ分析で解決できる課題を「見つける力」そして現場に業務改革を行わせる「使わせる力」が重要との言説を繰り返して強調してます。少しでも関係しそうな所には根回しするなど日本の伝統的な会社でデータ分析チームを立ち上げるコツが満載ですが、データ分析者とビジネス側の協調関係は日本の伝統的な会社ではなくてもこうあるべき思うところ
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Posted by ブクログ
1章だけでも読む価値ありで、一貫してデータ分析はビジネスの意思決定を推進する手段であって、問題解決への心構えを具体例を交えながら説かれている。
データ分析を活用しビジネス課題を「解く力」と「見つける力」と「使わせる力」は三位一体とはまさしくその通りで、どのように意思決定に繋げるか想像するのが重要と感じた。
・データ分析は手段にすぎない、大切なのは、意思決定に役立つもの
・分析の価値とは「その分析により意思決定を改善することで得られる効用」
・データ分析とはデータから問題を解明するプロセス
・必要なのはビジネスを変革していこうというマインド -
Posted by ブクログ
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 -
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Posted by ブクログ
大きな会社組織におけるデータ分析部門のあり方、振る舞い方、運営にまつわる、考えておかなければならない事項についてほとんどの答えが詰まっている書籍ではないでしょうか。
・データ分析組織はどのような価値を経営や事業にもたらす存在であるのか？
・そのためにどのような部署間連携や立ち位置を確立する必要があるのか？
・それらを成立するための、組織内のミッションや評価方法、運営方針、キャリアプランはどうあるべきなのか？
・どのようなマインドセットを持ってデータ分析に向き合うべきか？
といったことを、18年に及ぶ実体験に基づいたノウハウをもって語りかけてくれる本なので、大きな会社・組織で同じような境遇に
