あらすじ
いくらデータ収集のシステムや優秀なＡＩの専門家を入れても、それだけではビジネスには勝てない。国内のデータサイエンティストとして草分け的存在であり、大阪ガスのデータ分析専門組織を率いた筆者。現在は滋賀大学データサイエンス学部で教鞭をとり、約２５年かけてたどり着いたデータドリブン思考の重要性を示す
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Posted by ブクログ
データ分析を意思決定に繋げるための考え方が整理されてありとても良かった。テクニカルな話ではなく方法論として特に意思決定プロセスに着目する部分は非常に重要だと思う。
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組織とデータについてちょっと考える必要性が出てきたので読んだのですが、この本は本当にすごい。
組織の中で実務にデータを活かすことを、25年間考え（多分）そうとう苦しんだ著者の知見が、惜しげもなく披露されてます。
著者があとがきに書かれているように、腹落ちしない人もいると思うんだけど、同じような考え方をしているからなのか、私からするとほとんどは納得できる内容で、特に前半は「せやな」と、「なるほど」が止まらなかった。
ぜひとも、別途まとめて理解をさらに深めておきたい本。
Posted by ブクログ
データ分析を行う前に、まずはそのデータ分析の目的、意義、その影響などを考えるべきだと感じました。
そもそも問題は何か。それを解決するとどうなるのか。別に分析でなくても良いのではないか。とにかくデータ分析をする前に考えることが大切ですね。
データ分析は「意思決定プロセスを改善するもの」というのがこの本で一貫して主張していること。
その意思決定プロセスにも種類があり、その種類によってデータ分析がどのように関わってくるのかを詳しく説明しています。この体系化は他の本では見たことがなかったですが、とても腑に落ちて良かったです。
自分がまだビジネスでは関わっていない「反復選択」「体制選択」「経営判断」でも具体例を出していてイメージがしやすかったです。
しかし、何より自分の業務の中で優先度が高かった「原因特定」「仮説試行」のパートは特に勉強になりました。
データ分析と仮説と検証をくり返す。その前には消費者の思考を理解しておかないといけない。
いろんなマーケティングの本にも書いてますが、とにかく買う人がどんな人なのかを考えるのが大事です。
Posted by ブクログ
データ人材ならマスト。
データ人材でなくても、データ活用を考えている全てのビジネスマンは読むべき本。
容易に書かれているので、内容も容易に思うが、意識できるか、実践できるかはそこまで容易ではないと思う。
コンサルの人が書いた本は難しそうに書かれているけど、実践は容易と行った本が多いと思うので、この本はそのような本とは逆の性質を持つ。
Posted by ブクログ
周りの人にも読んでほしいと思うし、自分も理解するためにまた読みたい。データ解析を、やらないよりはやる方がマシ程度で手を出す人が多いので、それ以前に課題の質を上げるべきという視点には大いに頷ける。
Posted by ブクログ
過去の本は実体験に基づく生きた経験や熱量から、データ分析を使って仕事を良くしていくということがどういうことか理解できる本でした。（モチベアップにも良い本でした）
この本は、よりハウツー的な色合いが濃く、データ分析に絡む課題解決の進め方を体系化されている本です。AIに無関係でも、課題解決が必要でそれにデータを活用できそうな方は一読すると良いと思います
Posted by ブクログ
大阪ガスでデータ分析を手掛け、現在は滋賀大学教授となっている著者による、データ分析やAIを業務に活かすか？＝データドリブン思考についての1冊。
「企業とは判断と決定の生産工場であり、データ分析はその生産方法を改善する手段である」というのは非常に明快でわかりやすい考えだなと。また、超読みやすい…とまでは言えなかったですが、180ページ程度で端的に纏まった分量は、後述のように人を多少選ぶものの、悪くない本だと思いました。
仕事あるあるですが、「この作業をやった上で出てくるネタを、最後のアウトプットのどこにどう組み込む？」がイメージできてないと、途中の作業が無駄になったり、あるいは不必要に時間をかけすぎてしまったりしますね。
データ分析って、「へー、そうだったんだ」が強い分、「面白いコトわかって良かったよー、じゃーね！」になりがちで、前職でもどうマネタイズするのか頭を悩ませたコトがあります。
本著は、アウトプットを意識しながら課題を設定するコトの重要性が認識されています。コレは、おそらくタテワリが進んだ大企業だとハッとさせられる切り口になり、ベンチャーだと期待外れとか言われてしまう理由なのかもしれません。
純粋なデータ分析の本と言うよりは、サラリーマン組織の中で、成果を上げるためのデータの使い方や、思考の身に付け方を説いているので、ここは環境によって合う合わないがあるようにも感じました。
あと、部署的にも経営企画とかにハマる感じで、情シスではなさそうだなと。。そう思うと本著、ストライクゾーンが狭い本なのかもしれません。
しかし、大阪ガスってそんなデータ活用の先進企業だったんですね。。著者が経験を元に数冊出されているようなので、そっちから読んだ方が感覚は掴みやすいのかもと思いました。
Posted by ブクログ
データドリブンといいつつ、実際どう分析し行動へ繋げるのか、その入り口となる考え方など、改めて基本的なところを言語化されています。
現場から経営まで、今後データに基づく業務推進していくには初読本には大変良いのではないかと思います。
大変勉強になりました汗
Posted by ブクログ
データ分析自体ではなく、その先にある意思決定プロセスこせボトルネックになり得るというところまでは体験上も共感するが、そこを越えるためにこれほどのノウハウを準備しているのかというのが、やはり尊敬。
困った時には読み返したい。
考え方のもとになる
分析技術というよりは、分析をいかにビジネスサイドに活かすか、活かしてもらえるようにするかが重要。また、意思決定のプロセスに対する深掘りの考え方は、分析を生業にしている以外のビジネスマンに必要な考え方。オススメの良著。
Posted by ブクログ
今まさにここにいるかのような例題に、
あと書きを見て納得。
データ分析はそれだけでは何も意味はない。
データが綺麗であること（最初が肝心）と、
何を解決したいのかで何を分析するかが変わる
と小さいながら声を上げてきた。
なぜ分析技術ばかり学ばせるのだろうかと。
業務も知らない人たちに何を分析させようとしているのかと。
小さな声だけどやはり引き続き伝えていこう。
Posted by ブクログ
意思決定をどう活かしたいのかを6つの意思決定の類型に分け、それぞれの課題と課題解決パターンについて説明されている。
データ分析に何を使えば良いか、ではなく、現状、勘と経験で行なっているプロセスをどうデータ分析プロセスに置き換えて課題解決ができるのかを各失敗、成功例を元にみていくことで、分析をするだけでなくビジネスに活かすためのtipsが得られる。
Posted by ブクログ
データ分析を業務に活用するとは、どういうことか。暗黙知で回っている現場の意思決定プロセスを形式知化しなければ、データ分析の活用はできない。また、どんなにいい分析をしても、業績に貢献しなければ意味がない。そのとおりだと得心した。意思決定プロセスの類型化もパワフル。
ケースで言いたいことを表している点は、最初はいいと思ったのだが、読んでいるうちにあまりにもなケースが却って読みづらく感じた。
Posted by ブクログ
データ分析は直接課題を解決しない。まずは解決したい課題を明確に定義することが大事で、データ分析は課題を解決するための意思決定プロセスを改善するために使われるものであると述べられている。これはとても大事なことで、言われてみれば当然だが、多くの企業は課題を解決するためにすぐにデータ分析をはじめてしまい、ドツボにハマるケースが多いのではないかと思った。
とてもおもしろかったが、間に入ってくるケースという具体例がちょっと多くて読みづらかった。
Posted by ブクログ
データ分析が「やってる感」の演出素材にしかなっていない……みたいなことにならないように、なぜデータ分析をするのかをはっきりさせましょう、という話だった。
Posted by ブクログ
データ分析を使いながら、経営の意思決定をサポートしたり、
業務効率を上げたりする際に、データの使い方・考え方が学べる本。
具体的なエクセルやCSVデータの扱い方・使い方のようなテクニック的な話ではなく、
その上流議論としてのそもそものデータを何のために、何をゴールに分析するのか、
をしっかりと考えることができる本です。
内容がしっかりしている割には読みやすく工夫されており、
データ分析を突然担当することになった人にも
まず手に取ってみることをお勧めできる本です。
Posted by ブクログ
事例があってケーススタディとして読むのには非常に有用である。
具体的な業務とデータ分析業務のはざまで、どのようなアプローチをとればいいかがリアリティをもって理解できる。ただし、新しさはあまりないように感じた。
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のアイデアを洗い出してから絞り込むことで、思い込みで突き進まないようにしたい。
