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会社を変える分析の力 (講談社現代新書) 新書 – 2013/7/18

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商品の説明

内容紹介

いまやビジネスの世界では、「データ分析が競争を制す」と言われる時代。
そのために必要なのが「データ分析」。
データ分析は、たしかに使いようによっては、仕事の効率化、売上大幅アップなど、企業を変革するくらいのインパクトを持つ。
しかしその一方で、高い分析ソフトを買ったものの、宝の持ち腐れで終わっているという会社も少なくない。
また、いくら分析の得意な人間を増やしてもそれだけで実績が上がるわけでもない。
では、分析力を武器にできる会社は何が違うのか?
また分析力を武器にできる個人は何が違うのか?
第一人者が丁寧にその違いを解き明かす。
著者河本氏は2013年8月、日経情報ストラテジーが選ぶ第1回データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤーを受賞!

内容(「BOOK」データベースより)

分析力を武器にする個人・組織はここが違う。第一人者が「データ分析の誤解」を解く。

商品の説明をすべて表示する

登録情報

  • 新書: 240ページ
  • 出版社: 講談社 (2013/7/18)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4062882183
  • ISBN-13: 978-4062882187
  • 発売日: 2013/7/18
  • 商品パッケージの寸法: 17.4 x 10 x 1.2 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.3 35件のカスタマーレビュー
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カスタマーレビュー

トップカスタマーレビュー

投稿者 るかに トップ500レビュアー 投稿日 2013/7/22
形式: 新書 Amazonで購入
本書の大きな特徴は、分析をビジネスの現場に価値を生み出すための道具と定義付けていることです。
著者は、データ分析でビジネスを変えるための能力として、以下の3つを挙げています。

1.問題発見力(課題や仮説を見つける力)
2.分析力(問題を解いて解を得る力)
3.実行力(解を実行し、ビジネス上の価値を生み出す力)

「分析力」には、統計分析・データマイニングなどの分析手法やビッグデータなどが含まれます。
ビジネス価値を生みだすためには「分析力」偏重では不十分で、「問題発見力・実行力」も重視すべきであること
そのためには、ビジネス現場に出て担当者と密に連携をとることなどの重要性を繰り返し説明しています。
また、「分析力」に偏重するのは職業分析者として不十分で、企業における分析者として成功したいならば
「問題発見力」や「実行力」を備えた「分析プロフェッショナル」を目指すべきだとしています。

終始一貫した主題で地に足の着いた主張が展開されており、理解しやすく納得感がありました。
職業分析者の入り口に立っている人であれば、文系・理系を問わずおすすめします。
分析手法についてはあまり多くは語られておりません。
ですが、本書を読んで、自身の現場の状況把握が出来れば自ずとやるべきことは見えてくるかと思います。
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形式: 新書
 「お客様からありがとうと言われないような人は、プロフェッショナルではない」と、「何のために分析するのか?」という前段階と、「ほらっ、経験/勘/度胸より良かったでしょ」と試してもらって現場を納得させ、改革を遂行する後段階とが大事なことが何度も強調されてます。

小生の印象に残った点は以下です。
・どんな分析もモデルに基づいている。どんなモデルにするのが良いのかは、現場にヒントがある。
・ ビッグ・データとは、量が多いことではなくて、全件であることが特徴(例:amazonの購買データ)。統計や因果関係検討なしに使うことができる。
・「今までと連続ならば」という前提を忘れると、大きな損失/倒産に繋がる。
・存在せず、使えないデータを前提にした分析は意味がない。
・意思決定するお客様の言葉で、分析結果を伝える。(例:効果額/必要投資額/前提)

 まず「この分析は、どんな意思決定に使うのですか?」から質問を始めるという著者。分析依頼自体が誤っていることが多いとのこと。目的が何かを確認し、創造的/柔軟に作戦を立てるということ、大事かと思います。
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形式: 新書 Amazonで購入
今まで業務系のシステム開発をしてきたSEなのですが今度データ分析のプロジェクトに入ることになり手に取りました。以下、読んで印象に残ったところです。

1.分析のゴールを具体的に決めること。プラントの故障を予測すると言っても故障の直前に予測できても意味がない。保全ができる2日前には予測できていないといけない。ビジネス的な効果(ゴール、KPI)を意識したデータ分析が必要。

2.データ分析では相関関係はわかるが因果関係はわからない。例えば、ポンプの温度が上がると圧力も上がるという相関が分かったとしても、温度と圧力のどちらが原因かまではデータ分析ではわからない。それを知るためには現場への確認が必要。

3.データ分析の価値は意思決定にどれだけ貢献したか。必要以上に精度にこだわったり、データが揃っている分析しやすに領域にスコープを絞り込んだりして分析そのものを目的化してはダメ。

4.データ分析は過去の傾向をベースにトレンドを分析して予測する方法。前例がないことが起こった時や定性的なことには対応できない。KKD(勘と経験と度胸)はそうしたことにも対応できる。現場の人のなんとなくそう思う、ということはそういう数値化、言語化できないことへの対応。だからデータ分析とKKDは補完しあうもの。連続的な状況ではデータ分析が
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形式: 新書
本書ではあえて「データサイエンティスト」という流行の言葉は出てこないが(あえて流行語を使わないところに著者の誠実さを感じる)、内容はまさしくデータサイエンティスト像をわかりやすく、かつ非常に説得力ある形で解説した良書である。
データサイエンティストといっても、
 1.ネット専業企業など分析専門家を多く採用している先端企業のアナリスト。
 2.分析専門会社で、クライアント企業にコンサルや人材を派遣している企業のアナリスト。
 3.事業会社で分析が必要な部門に所属しているアナリスト。
の3種類があるが、本書は特に3の人に向けた入門&啓蒙書。
データサイエンティストというと、1や2の事例が多いが、今最も求められているのは普通の事業会社で分析力を活かして活躍できる人材、すなわち3であろう。しかし今まで3の視点で書かれた本はなく、また外国の翻訳書なども日本の実態とは異なることが多く参考にならなかった。「へぇー、すごいなー」と思っても「実際自分の企業では無理だろうな」と思うものばかりだった。
著者はまさに3の立場で10年のキャリアを持ち、その間の豊富な経験を元に、日本のふつうの事業会社で能力を発揮できるアナリスト像や仕事への姿勢をまとめあげている。いずれも納得できるものばかりで大いに参考になった。
やはりデータサイ
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