「データ分析に関する組織」を整理する｜データ分析とインテリジェンス
「データ分析に関する組織」もよくわからない近年の「ビックデータ」や「データサイエンティスト」のブームをきっかけとして「データ分析」が広まった。人が増えた結果、自然な成り行きとして「データを扱うことが活動の中心にある組織」も増えてきた。 そしてご多分に漏れず全体像が整理されないまま個々人がそれぞれに定義の違う言葉を使っておりコミュニケーションに支障をきたしているようだ。 そこで「データ分析に関する組織」を題材に思いついたことを書いてみる。 「データ分析に関する組織」何を責任とするのか「データ分析に関する組織」とは「データ分析」を責任とする組織である。ところがこの「データ分析」という言葉そのものが曖昧であり、それが組織について考える時の混乱を招いていると考えられる。 そこで「データ分析」が何をしているのかを考えてみると、 提案 インテリジェンス データ の3つに分けることができる。つまり「デー
いらないダッシュボードやデータはなぜ作られ続けるのか｜データ分析とインテリジェンス
無駄な抽出で時間を浪費したくないいらないダッシュボードを作らないようにしようは多くの人に読んでもらったようだ。この時は抽出者側としての心がけ、みたいなのを書いたのだがそれだけではいらないデータが作られるのを止めることはできない。 そこで、いらないデータが作られてしまう原因についての全体を考えてみた。ダッシュボードを作ることが活動の中心の人は「いらないダッシュボード」として読んでもらってかまわない。 前提として、抽出担当者が別にいて役割分担とコミュニケーションが発生する場合について考える。依頼者が自分で抽出して分析する場合はいらないデータを作るコストは当人の責任の中で完結するので、それは抽出ではなく「より効率良く分析を行うにはどうしたらいいのか」という別の問題として捉えることにする。 依頼者側の問題目的がないか、あっても正しくない目的がなければただデータを見ているだけであり、無駄である。 目
「データ分析」の３つの仕事を整理する｜データ分析とインテリジェンス
「データ分析」を整理する「データ分析」と言ってもその仕事にはいくつかの種類がある。しかし、その違いが整理されておらず各自に思い思いの「データ分析」があるために認識がずれる。 これだけ頻繁に使われている言葉なのにその内容に大きな違いがあることにあまり意識が向いていないらしい。良い状態だとは思えないので、まずは「データ分析」について整理してみようと思う。 「データ分析」の仕事「データ分析」と呼ばれる行為には、以下のアウトプットがあると考えられる。 提案 インテリジェンス データ まずはそれぞれの違いについて簡単に見てみる。 提案ある課題に対しての具体的な施策の「提案」まで含めて「データ分析」と呼ばれることがある。 与えられた課題に対して唯一の選択肢を提示して意思決定者は「はい／いいえ」を決める えられた課題に対して複数の選択肢を提示して意思決定者がその中から選ぶもしくはすべてを拒否する 「この
データ分析を始めるにあたり最低限知っておくべきこと｜データ分析とインテリジェンス
まずやってみるのはいいけれども限度はあるはず。それはどこだサッカーに興味があるならば、ルールブックを熟読するよりも先にとにかくサッカーをやってみるのがいい、ということに反対する人はあまりいないと思う。 とはいえ全く何も知らないのではゲームが成立しなくなってしまうので、最低限知っておくべきことはあるはずだ。例えば、どうなったら得点になるのかは必須だろう。あとはゴールキーパー以外は手を使ってはいけないとか、範囲を出たらスローインになるとかだろうか。 では「データ分析」における「最低限知らないといけないこと」は何なのだろうか、と考えた内容をまとめた。 前提として、本記事の「データ分析」は「意思決定のための情報＝インテリジェンスを作ること」に絞る。言い換えると、システムに組み込んで意思決定と行動を自動化するような「データ分析」は対象外とする。 インテリジェンスについての説明は「情報」には「データ」
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