データ分析とインテリジェンス

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プロジェクトの失敗はだれのせい?

(データサイエンティストではないけど)データサイエンティストはSEであるべき・・・か?の一環として、分析ツールを作って誰かに提供するような場合、遅れたり大失敗したら訴訟になったりするのだろうか、なんて思っていたときにちょうど見かけたので読んでみた。著者は東京地方裁判所でIT専門の調停委員をしているそうで、実際に見てきたのであろう話を元にしていると思われるだけに生々しく、読んでいると他人事では済まされない。

小説なので読みやすい代わりに少々間延びしているのと、後半は総会屋崩れを相手にした勧善懲悪な話になっており本筋と離れてしまったのはちょっと気になった。同じ著者による『[[なぜ、システム開発は必ずモメるのか? 49のトラブルから学ぶプロジェクト管理術]]』の方が個人的にはあっているようだ。内容は(多分)似ているのであとは読み手の趣味が合う方を選べばよいだろう。

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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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現場を無視したシステムやツールはなぜ失敗するのか

CRM・BI・DMP・DWH・マーケティングオートメーションにアクセス解析ツール、分析のためのシステムやツールは様々あるが、「導入したが誰にも使われず毎月金だけがかかる」という声は後を絶たない。そして、この声を発しているのは現場ではない。現場の声は「それみたことか」である。使い手を無視して知らないところで話を進め、ある突然「導入を決定しました」と通達が来るのがお決まりのパターンで、最初から無駄になることはこの時点で確定している。

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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。

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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

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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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