データ分析とインテリジェンス

データ分析プロセスの全体像「インテリジェンスサイクル」とは

一般的にはデータ分析と呼ばれているが、実はインテリジェンスサイクルと呼ばれる一連のプロセスとして整理される。このサイクルは、「何をしたいのか」という目的の決定から始まり、作り出されたインテリジェンスが消費され、情報サイドへのフィードバックを持って終わる。このインテリジェンスサイクルを知ることで、データ「分析」と呼ばれる行いが、実はインテリジェンスサイクルの一部であり、それだけを切り離して考えることはできないということがわかる。

すでにインテリジェンスサイクルをご存じであれば、これから展開する内容、特に、情報サイドから意思決定サイドへの関与を容認している点に違和感を感じる部分があると思われる。これはインテリジェンスサイクルの議論が国家や軍などのレベルではなく、ビジネスでの利用であるということ、また、日本のインテリジェンスリテラシーの低さから情報と企画(作戦)を分離することへの理解がまだ浸透していないことを考慮している。それ以外については通常の議論と同様である。

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報いを受けるのはいつでも最前線・・・『大本営参謀の情報戦記』に学ぶデータ分析(3)

米軍による『日本陸海軍の情報部について』という調査書にある文章である。これが書かれたのは昭和21年4月とのことだから、終戦1年経たずして当の日本では戦後70年経ってもいまだにまともに理解も研究もされない日本の情報軽視ぶりをアメリカは理解していたということである。情報に対する考え方がどれだけ違うかが良くわかる話であろう。

この意識の違いはビジネスの世界にもそっくりそのまま受け継がれており、日本企業でデータ分析がまともに活用されずにいるのは日本軍の情報軽視の姿がそのまま重なる。当然アメリカ側から見たらデータ分析を軽視している姿が良く見えるであろう。危機意識を持たねば、デジタル化がますます進む世界の中で負ける以前に勝負にならない状況が出てくることになる。すでに情報システムやwebの世界ではそうなっているのではないか?

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無視された情報教育・・・『大本営参謀の情報戦記』に学ぶデータ分析(2)

以後、ページ数は文春文庫版を元にしている。陸大を卒業後にそのまま大本営参謀となり、第二部(情報部)付となった著者が当惑している様子である。陸大卒業生と言えば、当時のエリート中のエリートである。にも関わらず、情報に関する教育を受ける機会が全くなかったということに驚かされる。

これは著者ではなく、著者の父である堀丈夫が著者に語った言葉である。堀丈夫も陸軍軍人(最終階級は陸軍中将)であり、2・26事件当時の第一師団長でその後予備役になっている。情報についてはほとんど経験がないと述べているにも関わらず、情報についての理解があることが伺える。陸大を出ていない無天組であるからこそ、自分の考えが常に正しいなどという傲慢さにとらわれなかったのかもしれない。

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データ分析に関わる全ての人に・・・『大本営参謀の情報戦記』に学ぶデータ分析(1)

『大本営参謀の情報戦記』という本がある。戦時中に大本営参謀、フィリピンの第14方面軍の情報参謀、戦後は自衛隊の統幕第二室(情報室)室長と、情報を専門にしていた軍人である堀栄三の回顧録であり、著者が情報参謀としてどのように考え、活動したかを中心に、

が描かれる。現場の参謀としての視点だけ(戦争物の書籍には実に多い。悪いとは言わないが偏りすぎである)ではなく、日本軍の情報軽視ぶりや、情報教育についてなど、広い視野から示唆に富む記述が多いのである。そしてこれを現在のビジネスシーンに当てはめてみると

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データサイエンティスト・データアナリストであることはハイリスク・ローリターン

なお、前提としてデータサイエンティスト・データアナリストとは、

としている。

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効果測定の具体的な方法

前回効果測定の基本の最後に挙げた、効果測定で見るべき基本的な内容を再掲する。

今回はこれらについて考える。プロモーションや商材によっては必ずしもそのまま適用できない場合もあるが、必要に応じて修正を加えて欲しい。

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一流のアナリストとは(後編)

一流のアナリストとは(前編)の続き

自分が真実であると考える事柄を、客観的な事実であるように報告することは戒めねばいけない。あくまでも事実は事実、推測は推測であり、その区別が明確でわかりやすいようにしておかないと、意思決定者を混乱に陥れる。

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効果測定の基本

ある施策に関する効果測定に関する話。

結論:「10,000,000円儲かったからこのキャンペーンは大成功だ!」

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データを受け取る際に気を付けること

情報収集に関するまとめはこちら → 情報収集論・目次と概要

定期的に送られてくるデータをいつも通りの場所においてスクリプトを実行したはずなのに、エラーで止まったり、いつもと違う結果になったりということはよくある。そしてそれは忙しい時や納期が迫っている時に限って起こる。

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一流のアナリストとは(前編)

アナリストとしてどうあるべきか考え始めて10年経ってもまだ明確になっているわけではないのだが、いい機会なのでこうでありたいと今のところ考えていることをまとめてみる。ちなみに順番は重要度を意味しているわけではない。

ここで言うアナリストは、分析者でもデータサイエンティストでもリサーチャーでもよく、つまりは情報を分析し、意思決定のためのインテリジェンスを作る人を指す。

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