データ分析とインテリジェンス

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データ・アナリティクス実践講座

「データ・アナリティクス実践講座」とはありますが、アナリストのためではなくアナリティクス「プロジェクト」を動かすコンサルタントやマネージャー向けの書籍です。書いているのがアクセンチュアなのでそういう視点になるのは当然かもしれませんが、題名はちょっとミスリード気味になっている感は否めません。

前半では簡単な統計知識、課題の定義と仮説立案、収集・加工、システムとデータ分析に関連する広い話題を扱っているのが特徴で、日本の書籍で全体像に触れている書籍は非常に少ないのでとても貴重です。一方でそのプロジェクトを成功させるための最も重要な要因である「経営者・マネージャーなど意思決定者の責任」に触れられていませんが、その方が仕事は取れるので仕方がないのでしょうか。

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分析力を武器とする企業

2008年発売の本書はビックデータが話題になる前に分析力に注目しており、なぜデータ分析が競争力になるかをはじめに、組織・文化・人材にまで触れられているデータ分析ではもはや古典にして基本書、と言っても過言ではないぐらいです。発売直後に手に入れてそれから何度も読んでいますが、今回改めて読み返してみてもまだまだ読み込めていないと感じます。本書を読んでいないデータ分析者はもぐりである、ぐらい言ってもいいかもしれません。

分析手法や処理方法が書かれているわけではないで実務にすぐ使えるという本ではありませんが、どういった形であれ分析に携わるならば押さえておきたい1冊でしょう。なお、2016年も半ばになろうとしている本記事執筆中において、このレベルにたどり着いた日本の書籍はありません。たどり着くどころか比較にもならないというのが残念ながら実情です。それを端的に示す一文をご紹介しましょう。

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マーケティングインテリジェンス―リサーチから情報管理システム確立へ

以前『CIA流戦略情報読本 リアル=ワールド・インテリジェンスの世界』の中でも名前だけ出してみましたが、こちらも隠れた良書。しかもビジネスにおけるデータ分析をより広く、かつ具体的に書いているので経営者・マネージャーはもちろん現場の分析官(特に戦略情報担当)にも読んで欲しい一冊です。

この本は原書が1968年、日本語訳がその翌年の1969年(昭和44年)というから、50年近く前に出ているのですが、そんな時期にビジネスにおけるインテリジェンスについての包括的な記述のある本が出ているという事実にまず驚きます。目次をざっと紹介すると、

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CIA流戦略情報読本 リアル=ワールド・インテリジェンスの世界

「CIA流なんとか」というタイトルから、定期的に出版される少々うさんくさい書籍を想像してこの本も避けてしまうとしたら、それはとてつもない損失です。原書は『REAL・WORLD INTELLIGENCE』で著者も元CIA所属ということで興味を引くために邦訳の時にくっつけたのでしょうが、逆効果になっている気もします。

さて、本文は至って真面目な「ビジネスにおける戦略情報」について書かれている本です。150ページに満たないのですが、「インテリジェンスとは何か」から始まり、データ分析のプロセス(あるいはインテリジェンスサイクルと明記はされていませんが、内容は明らかにそうです)、組織と意思決定についてと、ビジネスにおけるデータ分析の活用について俯瞰されています。文章も学術的な固さはなく非常に読みやすいので手元においておき、都度目を通すのがよいでしょう。特に経営者・マネージャーはちまたでよく見かける「データ分析本」を10冊読むならばこの本をとにかく1度読んでみることをお勧めします。

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ビッグデータ・ベースボール

20シーズン連続負け越しのピッツバーグ・パイレーツが、データ分析によりそれまでの野球の常識を覆したまったく新しい視点から再評価したことで落ちぶれていた選手たちをよみがえらせ、ついにポストシーズン進出を果たす。というのが大筋で、いわば『[[マネー・ボール]]』の再来である。テクノロジーや手法は進化しても本質に変わりはない。

マネー・ボールといえばちょっと前に映画にもなり、書籍も結構売れたようで話題になっていたが、本書は同様の流れをんだ「ベースボールにおけるデータ分析」に関する書籍。マネー・ボールが主人公であるオークランド・アスレチックスのGMビリー・ビーンを中心に描いていたが、本書はGMだけではなく監督、コーチ、プレイヤー、そして分析者ともっと多様な視点から描かれている。

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データ分析がプロセスであることを意識しないと見えないこと

データ分析をしたいと統計学や機械学習の勉強をしている人は多いでしょうが、いざ実際に使ってみようとするとなかなかうまくはいきません。それは統計学や機械学習の手法を使うというのはデータ分析のプロセスの一部であってそれだけでは成立しないからなのですが、そのことについて触れられる機会は非常に少ないです。

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データ分析失敗の原因

誰しもが重要だと知っていながら最も実行とは遠いのが、「悪い情報を積極的に聞くこと」であろう。悪い情報を聞いても聞こえないふりをするぐらいならまだましだが、怒り出したり責任転嫁しようとしたりと醜態をさらす人は多い。その情報はあっという間に社内に広まり、全ての信用は失われ、二度と正確な情報が上がってくることはない。「悪い情報はすぐにでも上げるように」と口ではいいながらいざその時になったら豹変などすれば、なおさら悪い。

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データ分析における困った依頼の原因とその対策

アナリストの役目として営業やコンサルタントの依頼で必要なデータを出したり、分析を行ったりすることがある。ところがこの依頼が曲者で、依頼を出している側が必ずしも問題を正しく認識し、そのためにどのような情報が必要かを理解し、その上で実現可能な依頼を行っているとは限らない。

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データ分析の失敗の責任は経営者・マネージャーにある

などである。これらはすべてデータ分析を使う側、すなわち経営者・マネージャー側の問題であり、データ分析が失敗する理由のほどんとはこれらのうちのどれかである。もしデータサイエンティスト側の能力の問題であれば、これもまたやはり採用した人の責任、他でもなく経営者・マネージャーである。

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データ分析の始め方

ここ数年のデータ分析ブーム(?)でことさらに取り上げらているのはビックデータとデータサイエンティストであるが、流行につられてシステムやツールを導入したり、専門家を雇い入れたところでまともに使うこともできずに失敗するのがオチである。実際のところ、ここ最近になって急にデータ分析を始めた企業で成功している話をほとんど聞いたことがない。

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データ分析とは何か

データ分析というと専門家が難しい数式や統計を使って何かしていて、自分が関与しなくても任せておけば利益を上げてくれるなどと考えていたらとんでもない間違いである。分析と呼ばれる行いは、実際にはインテリジェンスサイクルという一連の流れの一部であり、分析だけでは始まりも終わりもしない。データ分析の全体像「インテリジェンスサイクル」とはにも載せた図を再掲すると

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