「セルフサービスBI（セルフBI）」とも呼ばれる動き、そしてこれに関連する製品・サービスが急速に広がりつつある。一言でいえば、ビジネスを直接生み出す、あるいは直接支える人々が、データを自ら活用し、より迅速で的確な判断をすることを目指す活動だ。本特集では、セルフサービスBIで具体的に何ができるのか、どうやればいいのか、社内の役割分担はどうすればいいのか、セルフサービスBIツールをどう補うのが効果的なのか、といった、従来のBIとは異なるセルフサービスBIならではの課題と解決策をお伝えする。
特集：セルフサービスBIをめぐるAtoZ - ＠IT
「セルフサービスBI（セルフBI）」とも呼ばれる動き、そしてこれに関連する製品・サービスが急速に広がりつつある。一言でいえば、ビジネスを直接生み出す、あるいは直接支える人々が、データを自ら活用し、より迅速で的確な判断をすることを目指す活動だ。本特集では、セルフサービスBIで具体的に何ができるのか、どうやればいいのか、社内の役割分担はどうすればいいのか、セルフサービスBIツールをどう補うのが効果的なのか、といった、従来のBIとは異なるセルフサービスBIならではの課題と解決策をお伝えする。
単純な集計とデータサイエンスによる分析とで結果が食い違うかもしれない3ケース - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
一般に、データ分析の大半はそれほど高度なテクニックの類を必要としないものです。僕も常日頃から口に出して言うことが多いんですが、「統計学だの機械学習だのの出番なんてそもそも少なくて当たり前」。工数もかかるし、できればやらない方が良いです。ぶっちゃけ単純な四則演算で十分なケースの方が多数派でしょう。 なので、普段はDB上でSQL（というかHiveなど）でサクッと四則演算だけで集計処理を済ませてしまって、その結果だけを表示するようにしておいた方が圧倒的に楽で手っ取り早いはず。多くのBIツールもそういう考えのもとで作られていると思います。 ところがどっこい。世の中には、単純な四則演算での集計結果と、データサイエンスを駆使した分析結果とで、食い違ってしまうケースが何故かあることが知られています。どちらかと言うとレアケースだとは思いますが、その矛盾をおざなりにするととんでもないことになることも多々あり
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