データ分析とインテリジェンス

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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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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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データ分析組織の立ち上げ時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。データ分析プロセスについてはデータ分析プロセスの概要を参照のこと。

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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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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今あるデータを前提にしてはいけない理由

「今あるデータで何かできないか」と考える人がとても多い。そこにあるから使わなければもったいないとか、あわよくば利益が出たらうれしいとか、そうしたい気持ちはわかるのだが、そこはぐっと堪えて「何が目的であり、そのためには何を知るべきか」から始めるべきだ。さもないと、まったく見当違いの分析をしたり、分析はしても実行に繋がらないことになり、結局無駄になる可能性が高い。

まず最初に、データ分析プロセスの全体像を考える。これ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」とはに掲載した図を再掲すると

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わたくしは注進しなかったからこそ命があったのです・・・中国の古典『史記』に見る情報の失敗(1)

家臣や部下からの情報を無視したり、間違えた情報を元にして戦いに負ける例は数多い。データ分析を無視するということが、どのような結果に繋がるかを歴史から学ぶために、史記から情報を無視して失敗した事例を引いてみる。

秦の始皇帝の死後、その遺詔を改竄して帝位についた二世皇帝胡亥は、馬鹿の故事で有名な宦官の趙高を重用した。その趙高が反乱を起こして宮殿に攻め込んできた際、戦わない近侍に怒った胡亥が近くにいた宦官に言った言葉である。

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なぜ日本でデータ分析が定着しないのか

日本でデータ分析(すなわちインテリジェンスであるが、データ分析の方が通りが良いのでそちらを使う)の文化を広めるためにはどうしたらいいかを考えるに当たって、そもそもなぜ日本ではデータ分析の文化が弱いのか、という現状認識について考察する。

まず、データ分析が活用されない理由を考える以前の問題として、これもよく言われるように、日本人は戦略的思考が弱いというのが一般的な認識であろう。そこから戦略的思考が弱い→戦略的思考のための情報の価値が認識されない→データ分析はその情報を作りだす行為であり、結局データ分析の必要性は低い、ということになる。したがって、先にこの戦略的思考の弱さについてその原因を考えなければならない。この戦略的思考が弱い原因についてはいくつか考えられるが、概ね「外国からの脅威が少なく、国内で揉めても隣近所で小競り合い程度が多いので長期的視野に立脚した戦略的思考が必要なかった」とまとめられる。

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