データとアナリティクスを民主化すべきか見極める5つの基準 問題の複雑さやビジネス上の影響を考慮しているか | データ経営｜DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビューサマリー：データサイエンスとアナリティクスの民主化について議論する際は、どのような場合に行うべきか、その基準を明確にしなければならない。なぜなら、これらの完全な民主化には多くのリスクがつきまとうからだ。そこで本... もっと見る稿では、どのような場合に、どの程度データを民主化すべきかを見分けるための5つの基準を提案する。 閉じる 「どのような場合に」データとアナリティクスを民主化すべきか ビジネスリーダーがデータアナリティクスへの投資を最大限に活用すべく奮闘しているなか、民主化されたデータサイエンスは申し分のない解決策を提供するように見える。 ノーコードやローコードのツールでアナリティクスのソフトウェアを使うことで、事実上、すべての従業員がデータサイエンスのテクニックを手にすることになる。最善のシナリオでは、それによって、よりよい意思決定が成されるようになり、データ分析の自律性が高まり、セ
