データ分析とインテリジェンス

データ分析プロセスを動かす前に、最初に役割を決めておく

クライアントあるいは上司が丸投げしたいのに、分析以外のこと(提案とか)をやらなければ、「分析だけしかできないデータサイエンティスト」なんて言われてしまう。一方で、インテリジェンスリテラシーが高い人であれば主体的に動くことで、分析側に対しては提案ではなく純粋に情報を求めている場合もあるだろう。このギャップを回避するためには、最初に意思決定者と分析者でデータ分析プロセスのうちどこまで行うかを取り決めておくのがよい。データ分析プロセスについては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」とはを参照のこと。

どのように役割分担を行うかだが、大体以下の3つに分けられるだろう。

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データ分析する際に注意すべきこと

データ分析を行うに当たり、データサイエンティスト・データアナリストに限らず、経営者から現場のマーケターや営業まで全ての人が注意すべきことについてまとめた。

なお、今回は一流のアナリストとは(前編)および一流のアナリストとは(後編)を基に加筆修正を行っている。

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SEOの効果測定

SEOというとキーワードを上位表示させることだと捉えがちであるが、それはあくまでも手段であって目的ではない。それを忘れて本来考えるべきことをおざなりにしてしてはいけない。まず考えるべきことは1つだけだ。

それは「そのキーワードでいくら儲かったか」これだけである。

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データ分析で稼ぐ戦略を考える・・・システム・ツールで稼ぐ その2 「稼ぐ」ことだけ考える

データ分析で稼ぐ戦略を考える・・・システム・ツールで稼ぐでは、実は「クライアントの利益になる適切なサービスを提供し、長期的に稼ぐ」ことを前提にしているが、この条件のうち1つまたは両方を無視すれば大分ハードルが下がる。もちろん推奨しているのではないが、どうやら現実にはこれらの方法を取る企業も多いようではあるが・・・。

今回はそんな「稼げるけれどもやるべきではない」方法について。

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第二部には特別に情報訓練を受けた者はゼロであった・・・『大本営参謀の情報戦記』に学ぶデータ分析(9)

普通に考えれば先に情報を集めて分析し、それを基に戦略や作戦を考えるということになるはずだが、その普通なことが行われていなかったのが大本営であった。これで戦争をしているのだから、劣勢になるのは当たり前だろう。もっとも、いまだに情報分析の部署もおかずに経営を行っている企業の方が遥かに多いことを考えると、大本営のことを笑えない。

ただしここだけ見ていると本当に何もしていないように見えてしまうのだが、対ソ連ではロシア課がスターリングラード戦のころ独ソ戦の見通しをソ連有利として出していたし、開戦前にはマレーなどでの諜報活動も行っている。もっともこちらがうまくいったのは英国側の怠慢のせいで、活動していることはバレバレだったようだが。

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データ分析で稼ぐ戦略を考える・・・システム・ツールで稼ぐ

話の前提となるべき戦略的思考についてはおいておくとして、データ分析業界(?)が盛り上がって稼げる人が増えれば参入が増え、競争も激しくなり質が上がって文化も広まる・・・というのは皮算用であるが、ともかくも企業がデータ分析でどうやって稼ぐかについても考えてみる。

データ分析を使ったサービスおよび関連業務としては

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最初に必要なのはデータサイエンティストではなくデータ分析プロセスをマネジメントする人

データサイエンティストなど、データ分析の専門家を雇っては見たもののどうも機能しないという話が聞こえるが、それもそのはずで、データ分析というプロセス全体を考えた場合、データサイエンティストが得意とするのは主に「分析」フェーズであり、必ずしもマーケティングやコミュニケーションが得意であるとは限らない。従って、データサイエンティストだけでは当然足りないという事態になるわけだが、データ分析がプロセスであることを理解していないと、分析が得意な人に任せればうまくいくという勘違いが起こる。プロセスの全体像については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」とはを参照のこと。

これからレストランを始めようとするのにシェフだけ連れてきて、さぁ経営方針を考えなさい、内装どうするか決めなさい、人の採用をしなさいなど料理以外のことも任せようとするのと同じだ。

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現場の情報をろくに審査せず鵜呑みにすると大変なことになる・・・『大本営参謀の情報戦記』に学ぶデータ分析(8)

司令官とはラバウルにいた第八方面軍の今村均大将、第一線というのはブーゲンビル島にいた第六師団のことで、これは南方戦線視察にでた著者が今村大将に挨拶した際に感じた苦悩の原因について語っている。

そもそも第六師団は過大評価されたブーゲンビル沖航空戦の戦果を基に反撃するために送り込まれたのであるが、ここでも戦果の情報の収集と審査で失敗している。のちに台湾沖航空戦でデタラメな戦果発表から捷一号作戦の発動という同じような話があるが、現場の情報をろくに審査せず鵜呑みにすると分析を誤るという例である。

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どんな名案でも実行力不足で水の泡になる・・・中国の古典『史記』に見る情報の失敗(2)

劉邦が将来大きな障害になるだろうことを見抜いた軍師である范増の提言により暗殺を考えた項羽であるが、結局実行できずに劉邦に逃げられる。それに呆れた范増の嘆きである。実際に数年後には項羽は戦いに敗れて烏口にて命を落とすわけだが、もしこのとき劉邦を殺していたらどうなっただろう。この場合、実行が不可能な提案ではなく項羽さえその気になればいつでも劉邦を殺せるところだった。どんな提案であっても、実行力が伴わなければ水の泡になる例である。

ところで項羽が劉邦を殺さなかったことについては決して人道的な理由ではない。実際項羽は

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データ分析で稼ぐ戦略を考える・・・データ分析の文化を広めることは可能か

数十年前のアメリカで日本の寿司を何のアレンジも無し売ろうとしたところで売れなかった。これは職人の腕ではく、どんな一流の職人でも難しい。なぜならば、寿司を食べる文化が無かったからである。同様に、現在の日本においてデータ分析が受け入れられないのは、大半の場合データサイエンティスト・データアナリストといった分析する側の問題ではない。いままでその文化が無かったのだから、どれだけ質の高い結果を持って行っても受け入られるのは簡単ではないし、そもそも質の良し悪しの問題ですらない。

データ分析の失敗の責任は経営者・マネージャーにあるでは、「やってみたけど失敗した」場合について書いてはいるが、それ以前の問題としてデータ分析を使ってみるという話にすらならないことの方が多く、それはこの文化が存在しないことに起因している。では、いったいどうしたらよいのだろうか。

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