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zoom RSS 河本薫「会社を変える分析の力」

<<   作成日時 : 2014/01/05 15:20   >>

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大阪ガス、ビジネスアナリシスセンターの河本氏の本。 システムズ・エンジニア論と同様で、どの世界も、技術だけではプロになれないんだなあと、妙なところで感心した。

ビッグデータにしても、統計や分析をしただけでは、足りない。分析結果がビジネスにとって意味を持ち、しかも、それが実現されるところまでリードしないといけない。 バックオフィスでデータ分析だけしていればいいと思ってはいけない。 それには、現場に行き、現場を知る感受性も必要だ、という。 ビジネス担当者と難しい統計の言葉を使わず、ビジネスの言葉だけで会話するなどという話も出てくる。 まるでシステムズ・エンジニア論と同じだ。

だから、この本にクラスター分析の内容とか「技術論」を期待しても、それは得られない。が、データ分析の本質は易しく理解できるよう記されている。 たいへんまっとうな本だった。

いくつか示唆の深い内容がある

ビッグデータがそれほどうまくいていない理由として、以下を挙げている。  やはり上手くいっている例は少ないのかな
@ 必要なデータがすべてそろっているわけではない
A 因果関係が解らないので説明責任を果たせない
B そこからイノベーションが勝手に生まれる打出の小槌ではない


ビジネス側とIT側で役割分担するストーリーはよくある。  河本氏は、しかし、否定的だ。 「見つける」「解く」「使う」をビジネス担当者と分析担当者とで役割分担してしまうと「データ分析でビジネスを変革する」としいう全体ミッションを推進する主体が不在になるからだという。  ミッション全体を果たせる人材をそろえることだというが、なかなかそういう人材は少ないだろう。


「解く力」だけに長けたバックオフィス型分析者では、データ分析でビジネスを変えられない・・・これは理解できる。 よほどのスーパースペシャリストなら、ありうるかもしれないが。。。


サンプリングによる分析とビッグデータの違いを河本氏はこのようにみている。  「部分計測ではなく全数計測できると何が変わるのか? ショーンベルガーとクキエは、データ分析の方向性が、(全体の現象を支配する普遍的な法則を見出す)「因果関係の探究」から「相関関係の探究」へと変わると説いています」・・・予測や判別の精度および分解能が格段に向上する。   


「連続性の世界」での解は、「不連続性の世界」においても何らかの手掛かりにはなります。問題は、意思決定に使えるほどの手掛かりかどうかです・・・・なかなか含蓄のある言葉だ。  河本氏は「ブラック・スワン」を推薦している。 ぜひ読んでみよう。 


データマイニングについての氏の指摘は、なかなか的確だし、辛辣だ。 「多くの人は、「データマイニング」をデータの山からパターンや関係を取り出すことと勘違いしているように思えます。 それだけでは、単なる数字遊びです。発見したパターンや関係が「真実か錯覚か」を疑い、本当のパターンや関係であるかを見極めなければなりません」









河本薫「会社を変える分析の力」(講談社現代新書2013.7.20)
第1章 データ分析に関する勘違い
1. データ分析の主役
2. 分析の価値
3. モデルは所詮プラモデル
4. ビッグデータとは何か
第2章 データ分析でビジネスを変える力
1.「分析力」だけではビジネスを変えられない
2.見つける力(問題発見力)
3.解く力(いわゆる分析力)
4.使わせる力(実行力)
第3章 分析力を向上させるための流儀
1. 四つの問いを自問自答してみる
2. 正しい心構えを持つ
3. 役立つことにどん欲になる
4. よい習慣をつける−分析者九ケ条
第4章 分析プロフェッショナルへの道
1. 分析プロフェッショナルとは?
2. 分析プロフェッショナルへの道
3. 分析プロフェッショナルという職業の魅力




 




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講談社現代新書 河本薫 講談社【学び1308】 発行年月:2013年07月19日 予約締切日:201

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