データ分析とインテリジェンス

最も重要なのは「”英語ができると選択肢が圧倒的に違う”ということ」を知ること

「英語なんて使えて当たり前でしょ、何を馬鹿なこと言っているんだ」という声も聞こえてきそうだが、そういう世界の方がおそらくは特例で、普通(?)に生きているとなかなかそういう事態にならない。

しかし、インターネットの存在が当たり前の人から見れば、今だにTVと新聞だけを頼りにする人を笑うように、英語ができるのが当たり前の人から見れば、英語ができない人は話にならない、という時代がもうすぐ来るかもしれないし、あるいはとっくになっているのかもしれない。

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経営者・マネージャーに必要なのはインテリジェンス・・・『競争優位の情報戦略』で競合分析を学ぶ(2)

第1回はこちら競合分析・競合調査とは・・・『競争優位の情報戦略』で競合分析を学ぶ(1)

インフォメーションとインテリジェンスの違いについて具体的な説明をしている。いろいろなところで様々な人がそれぞれの表現をしており、このブログでもインフォメーションとインテリジェンスの違いを書いているが、共通するのは加工しているか加工していないかである。

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タグの導入を試験的に開始しました

記事へのタグ付けと、タグごとの記事一覧ページを試験的に導入しました。タグについては最近更新した記事のみとなっており、順次追加していきます。

タグの追加が完了したのち、現在のカテゴリーページは廃止を予定しています。スケジュールなどにつきましては後日お知らせいたします。

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戦略の失敗を、戦術や戦闘で取り戻すことは不可能である・・・『大本営参謀の情報戦記』に学ぶデータ分析(13)

「戦略の失敗を、戦術や戦闘で取り戻すことは不可能である」はよく聞く言葉であり、実際にその通りである。そして筆者は情報参謀の視点から、「正確な情報的視点から物事の深層を見つめて、施策を立てることが緊要」と言う。どういうわけか日本人には「正確な情報的視点から物事の深層を見つめ」る姿勢が決定的に欠けているような気がしてならない。これは上になったからその姿勢が抜け落ちるのではなく、みんな持っていないからその中から上になった人も持っていないという話だろう。いったいどういうわけなのだろうか。

次回:(14)・・・準備中

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こちらにも更新情報など掲載しますので、ご利用ください。

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分析が失敗する理由とその対策

情報収集が失敗する理由とその対策につづいて、分析が失敗する理由とその対策についても考えてみる。

対策はいかに無私になれるかだが、分析者側だけががんばったところで無駄死にするだけであるので、経営者など意思決定側が正確な情報と欲しい情報のどちらを欲しがるか事前につかんでおきたい。前者ならば幸いだが残念ながら多くは後者である。

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人工知能の発展で消える仕事について

(多分システムを売りたい人の声の大きさのおかげで)人工知能の話題が盛り上がっている。世界を破壊するかどうかはともかくとして、仕事が消えることをことさらに煽っている感も見受けられる。その方がインパクトがあって読まれるからなのは理解できるが、中身がともなっていないことも多く、読み終わってから「それで?」となることも多い。

さらにいえば、データ分析とは「上司やクライアントの意向に沿った意見を提出することで満足してもらい、褒めてもらうための政治活動である」(言葉から期待される内容と実際の意味の違いについて(分析編))というのは半分冗談だが半分本当で、どんなに正しい情報があったとしてもそれが無視され、その結果多大な被害を受けるという話は歴史を見ればいくらでも例がある。

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インフォメーションとインテリジェンスの違い

インテリジェンスという用語が広まってきたからだろうか、最近データ分析関連本の中でも、冒頭にインフォメーションとインテリジェンスの違いについて触れられることが増えてきたように思われる。このブログでは「インテリジェンス」の代わりに「データ分析」を使っているとはいえ、この違いについて書いておこう。

簡単に言えば、インフォメーションとは「加工されていない生のデータ」であり、インテリジェンスとは「意思決定者のためにインフォメーションを加工、分析してえられたもの」である。つまり、インテリジェンスはインフォメーションがから作られるし、インテリジェンスになっていなければ全てインフォメーションということである。

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情報収集が失敗する理由とその対策

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

何も考えないでとりあえず目についた面白い情報や、なんとなく役に立ちそうなニュースを集めるだけならばともかく、まじめに考えてみると情報収集は簡単なようで難しい。情報収集の失敗の理由と、その対策について代表的であると思われるものをまとめた。

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お仕事の依頼・採用のオファーにつきまして

ブログをご覧いただき、ご連絡をいただくことが増えたので、基本的事項についてまとめておきます。

データアナリストとしての経験を持ち、現場での業務から分析プロジェクトの運用まで分析に関する業務全般の対応が可能です。

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