データ分析とインテリジェンス

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タグ「役割分担」 の検索結果

データ分析で業務委託を使う・外注する方法

データ分析は内製化するべきではあるが、さまざまな事情により外注を使うを使うことは当然ありえる。しかし、金さえ払えばあとは自分の望むように勝手にやってくれるわけもなく、動かす側の力量次第でどのような役割を担ってもらうかは大きく変わる。

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分析者が自分で情報収集することは当たり前ではない

情報収集というと、大抵の場合は分析担当者自身がが行うことを想定しているだろうが、それは必ずしも正しい選択ではない。いままであまり議論されてきた形跡がないが、意思決定する人と分析する人との役割分担についてすら話題にならないぐらいなのでそれは仕方ない。そこで、分析と情報収集を同じ人が行うメリットとデメリット、理想と現実への対応の順番で考える。

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データ分析は内製化するべき5つの理由

データ分析に限らずだが、外に任せるということはそのノウハウが残らず人が育たない。高コストな上に常駐しても社員より長期の定着がしづらい外注を使い続けるぐらいならば、人を探すか育てる方が良い。あまり外注に頼ることが常態化すると変えようとしても変えられず、人件費がかさむ上に社員が育たずさらに外注に依存する悪循環に陥る。

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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。

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意思決定する人と分析する人との役割分担について

経営企画・マーケター・コンサルタントなどは通常意思決定の前に分析を行うが、自分が意思決定するための分析を自分で行っている人が大半だろう。それを当たり前と考えている人の方が多いかもしれないけれど、この状況は必ずしも正しくない。

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