最近ではビッグデータやデータ分析という言葉をよく耳にするようになりましたが、何を目的にしてどういった効果を期待するのかが最も重要ということを知り、データ分析に詳しいかたからオススメされたこちらの書籍を読んでみました。
＊目次
1. データ分析に関する勘違い
- データ分析の主役
- 分析の価値
- モデルは所詮プラモデル
- ビッグデータとは何か
- 「分析力」だけではビジネスを変えられない
- 見つける力（問題発見力）
- 解く力（いわゆる分析力）
- 使わせる力（実行力）
3. 分析力を向上させるための流儀
- 4つの問いを自問自答してみる
- 正しい心構えをもつ
- 役立つことに貪欲になる
- 良い習慣をつける
- うまくいかなければ、目的に立ち戻ろう
4. 分析プロフェッショナルへの道
- 分析プロフェッショナルとは
- 分析プロフェッショナルへの道
- 分析プロフェッショナルという職業の魅力
＊1章 データ分析に関する勘違い
データ分析という手法に注目するのではなく、目的に対してどのように貢献するかが重要だということが書かれています。分析の価値とは、意思決定への寄与度と重要性によって決まります。また、データ分析を導入するにあたっては費用対効果や心理的な壁あり、これを乗り越えるための企業側へのプレゼンが必要になってきます。
決めた期間に対して誤差をどれだけ減らせるかといったことや、使う人の立場を考慮してデータの準備を簡単なものにするといったことも大切です。導入後は現場の担当者からフィードバックをもらい、改善していくことも必要です。
＊2章 データ分析でビジネスを変える力
仮説が正しくても施策として実行できなければ意味がなく、その仕事を変革しようとする当事者意識が大切だということが書かれています。そのためには、ビジネスを変える機会を見つける、企業の課題をとく、ビジネスに使わせることを全てやる使命感が必要です。ヒラメクちからのことで、ビジネスとデータへの関心、ヒューマンエラーが伴いにくいか、どれだけビジネスに貢献できるか、意思決定に役立つか、問題は起こらないか、どれだけの手間と費用が起こるかといった考慮をする必要があります。
＊3章 分析力を向上させるための流儀
懐疑的になり「なぜ」という気持ち、少しでも良くしようという気持ちが必要です。データがどういう意思決定に使われるかをまず考え、曖昧であれば具現化し、プロセスを変えることも検討します。勘、経験、度胸が大切な場面もあります。
＊4章 分析プロフェッショナルへの道
データ分析のプロフェッショナルになる方法が書かれています。論理的思考力、右脳的思考力、感受性が大切とのことでしたが、これはエンジニアにも共通していえることかと感じました。＊所感
データ分析について手法や技術に目が行きがちでしたが、目的が変われば分析方法も変える必要があったり、閃きやコミュニケーションも大切だったりと想像していたよりも奥が深い世界だと感じました。技術的なことだけでなく、いかにビジネスに役立てるかといったことはエンジニアとしても考えるべきことなので、私も日々の生活で常に「なぜ」を自問自答して論理的な説明ができるようにしていきたいと思います。
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