ジェーン・G・ハリスのレビュー一覧
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Posted by ブクログ
本書は分析やと統計の学術書でもなければ、技術書でもありません。「分析力を組織・経営に活かし、その組織・経営が競争優位でありつづけるにはどうあるべきなのか」について論じ・事例を示し・そのためのプロセスを包括的にまとめた、おそらくは世界で最初の一冊です。
第一部では「分析力を武器とする企業の特徴」と題して、分析力を武器とするとはどういうことなのか・具体的に分析力を武器とする企業とはどんな企業でどんなことをしているのか・本当に業績（経営）に結びついているのかなどについて、まとめられています。
第二部では「分析力を組織力にする」と題して、分析力を組織として武器にするためのプロセスをモデル化し、それぞれのステージでやるべきことや、陥りやすい問題・課題について実例を交えまとめられています。
2008年の初版発行から7年。今も版を重ねていることが、なによりも雄弁に本書の質を物語っていると言えます。
私が本書を読んで取り組んでみたいと特に感じたのは、無形資産、特に人的資産への分析力の適用です。本書に出逢う機会を頂いたことで、一つのきっかけをいただきました。問題はこれを読んだ私が、自分に・自分が関わる組織にこれを活用・適用でるのか。それは自分次第。とても興味深い一冊でした。
【トーマス・H・ダベンポート／ジェーン・G・ハリス著
「分析力を武器とする企業 強さを支える新しい戦略の科学」ハラーズ・エンターテインメント 会長、社長兼CEO
ゲイリー・ラブマン】
誰のアイデアか、誰の意見かにはこだわらず、その中身だけを吟味し、事実の裏づけがあるかを確かめなければならないし、そうした姿勢を組織に浸透させなければならない。
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Posted by ブクログ
１.まねされ難い
２.独創的
３.応用可能
４.ライバルを遥かに凌ぐ
５.常に新しい
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●社内への展開（以下のものが有る）
活動基準原価計算（ABC)
ベイズ推定
組み合わせ最適化
バイオシミュレーション
制約時効分析
実験計画法
将来価値分析
モンテカルロシミュレーション
重回帰分析
ニューラルネットワーク分析
テキスト解析
収量分析
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EPM（エンタープライズパフォーマンスマネジメント）
純利益、経済付加価値（EVA)、投資利益率（ROI)
マーケティング、CRMは今時大事
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CRMとかバリューチェーンとかその目的別にどの数学が対応するか乗っている。 -
Posted by ブクログ
『ビッグデータ』『データサイエンティスト』がBuzzWord化しているが、その潮流を生み出すきっかけの一つが本書である。
「勘」「経験」に頼るのは必ずしも悪いことではないが、それと同じ位データに頼ることは重要だ。2つがバランスよく両立できている企業は日米ともに非常に少ない。日経225やForbes500の企業であっても、だ。
本書は事例紹介とデータ分析企業となるためのステップが解説されている。学術的もしくは実践的なものを期待する読者にとっては些か物足りないかもしれない。しかし浅く広くカバーされた企業の実例はインスパイアを受けるのに十分であろう。
元々データの収集と活用は企業ごとに千差万別であり、完全なオーダーメイドであるから、これくらいの内容で丁度いいのかもしれない。 -
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Posted by ブクログ
分析力を武器として業績を伸ばしている具体的な企業を例に出しながら、分析力の重要性と分析力をつけるにはどのように取り組めばよいかが書かれていた。
まず、分析力のある企業は経営陣に理解があることが重要である。経営陣の理解があり、社を上げて分析力の向上に取り組むことができれば一番良い。しかし、仮に理解が得られない場合でもスピードは遅くなるが、一部で成果を出し、分析力の威力を示して行けば良いと書かれていた。
具体的にどのような分野で活用すべきかというと、自社にとって最も強みのある分野と述べている。業務プロセス（優良顧客の識別や適切な価格など）や意思決定（投資効率の向上など）が含まれている。
最終的には分析力を支える人材を育て、何が重要な情報であるのかを共有し、情報の量と質を向上させ全社的に取り組むことが目標となる。
この本で一番目を引いた言葉：サラ・リー べラッサ「神ならば信じよう。神でない人はデータを持って来なさい。」
勘で判断し、疑わない経営者よりこういう情報と分析を大事にする経営者にめぐり逢いたい。
中小企業は景気が悪いと言われるが、中小企業こそ、データに基づき競争力を取り戻してもらいたいと感じた。 -
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Posted by ブクログ
BBMにて本著の続編が紹介されてあまりにタイムリーなタイトルだったため2冊とも即購入した。が、はっきり言って今の私には期待はずれな内容だった。データ分析を競争優位性においている企業の実態を豊富な実例と共に紹介…という触れ込みだったが、確かに豊富に事例が取り揃えられているものの広く浅い内容。
「そうか、データ分析ってこんな業界で例えば◯◯な感じで使われてるのかーやっぱ大事なんだなー」ということに気づくための本としては非常に素晴らしい内容だと言えるし、データ分析についての様々な予備知識を得ることはできるが、少し深ぼった内容やテクニカルな面になると途端に内容が薄い。
この本を読んで一番いい気づきだなと思った点で言うと、「結局はデータを分析した先にある活用は優秀な人材がいなければダメ」つまりデータばっかに頼ってても宝の持ち腐れでなんにもならないことに確信を持たせてくれた点だろうか。
■学んだこと
・分析結果はあくまで判断材料とし、人間が決定を下すケースと意思決定も自動化するケースの2つ
・個人が作成するスプレッドシートのエラー発生率は2～4割
・データ分析に基づいた生産性改善の取組っ身は、投資リターンの中央値が277%、財務管理で139%、顧客関係管理改善は55%
・データ分析ができていてもビジネスモデルが古く活かされないケースは多い
・市場環境の変化に応じたプライシングであれば妥当だとされるが、需要弾力性に対応するプライシングは消費者の反感を買う
・とりあえず収集するのではない、どのデータを分析すれば差別化や業績改善につながるかで考える
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2020/01/04追記
Phone登場間もない2008年に書かれたものと思えないほど先見性と汎用性に満ちた本です。
・分析を企業経営や競争戦略にどのように活用できるのか
・分析をうまく活用できている企業にはどんな特徴があるのか
・具体的に、財務や人事、CRMやSCMにどのような活用ができるのか
・分析力を活用できている度合い、自社はどのレベルにあるか
・経営層のコミット、分析チームの組織構成、中の人のスキルやスタンス、望ましいデータ基盤のありかた
などなど、分析をビジネスに活用しようと思った時に、知っておきたい、考えておくべきことを一通り学べます。
本著曰く色々大切なことはあるけれど、極論経営TOPのコミットが一番大事。
今でこそデータ分析で意思決定の質を上げる、新たな付加価値を生む行為が常識になりつつあるけれど、当時としてはそこまでメジャーではなかったんでは。と考えるとやはりかなり時代の先を行く内容だと思います。
そこまで古い本でも無いけれど、データ分析にまつわる古典としてこの先も読みつがれるであろう内容だと思います。
多くの人が当たり前にアクセス解析ツール、BIツール、Spreadsheetなどを活用して分析に従事している現代でも、読んで新たに気づくことや発見がある内容だと思います。 -