スマホで検索、そのまま発言？：日経ビジネスオンライン
月に一度開催される企画部の定例会。6月から配属されたA君は、今日で3回目の出席となります。人数は20人程度と、かなり大規模の会議です。 一通りの報告が済むと、部長が切り出しました。「最近ビッグデータという言葉をよく聞くが、要は何なんだ？」。 すると新人A君が間髪おかず、「ビッグデータというのは、一般のデータベースでは処理しきれない大量のデータを指し…」と、説明を始めたのです。みんなからもちょっと注目を浴びています。 「ほう、よく知ってるね」 「あ、今スマホで調べました」 「なるほどね、でも一般論を言われても、まだよく分からないな。もしビッグデータをわが社が活用するとしたら、どのようなことが出来るかな？」 「それは…ここには書かれていないので分かりません」 「いやいや、例えばの話でいいんだよ」 「いや、分かりません」 A君、途中までの勢いが全くなくなり、うつむいてしまいました。 会議の後、上
仮説は最初に立てるな！：日経ビジネスオンライン
意外に知られていないことだが、データ分析には定石が存在する。 なぜ知られていないのだろう？ 大学で教えられる統計学やデータマイニングそれ自体の知識と、「実データに対してどう解析すべきかという方針を立てる」スキルはまったく別次元のものだから、というのが私なりの解釈だ。 専門家の指導の下、現実的なシチュエーションに基づく実データを扱った経験が豊富にあれば、こうしたデータ分析のスキルは自然と身につく。私自身、データ分析という仕事に携わりはじめてから10年以上経つが、スキルの大半はこの間に得た恩師の指導と、共同研究者やクライアントの与えてくれたデータとディスカッションによって支えられている。この10年間、毎月のようにありとあらゆる課題に関する、ありとあらゆる形のデータを与えていただけたことは、若い統計家にとって望外の幸運であった。 それでは、データ分析のスキルを身につけたい人は、このような経験をひ
問題分析プロセス
プロジェクトにおける「問題」とは、本来あるべき姿と現実との間にあるギャップです。このギャップがどのようにして生まれたのかを知らないままでは、問題を解決に導くことはできません。問題はそれにひも付いた「構造」が生み出すものだからです。現象にいくら働きかけても、構造が変わらなければ問題は形を変えて発生し続けます。 ギャップを知り、その構造を明らかにするには、 STEP1 あるべき姿を明確化する STEP2 「IS」と「IS NOT」で比較する STEP3 区別点と変化点を摘出して仮説を立てる STEP4 仮説を検証する という4段階のステップをたどる必要があります。 「IS」と「IS NOT」で比較する ギャップを知るためには、まず基準となる「あるべき姿」を明確にする必要があります（STEP1）。あるべき姿が明確になっていなければ、ギャップも把握できないからです。プロジェクトの進捗が遅れているの
わざわざ失敗することが必要な4つの理由：日経ビジネスオンライン
前回に続いて今回も取り上げるのは―― リタ・マグレイス 「知的失敗」の戦略 （ハーバードビジネスレビュー2011年4月号、邦訳ダイヤモンドハーバードビジネスレビュー、2011年7月号） ポール・シューメーカー＆ロバート・ガンサー 「意図した失敗」のすすめ （ハーバードビジネスレビュー2006年6月号、邦訳ダイヤモンドハーバードビジネスレビュー、2007年4月号） 「知的失敗」よりさらに進んで「意図した失敗のすすめ」を説くのがシューメーカーとガンサーです。ただ、前回のリタの「知的失敗」のところでもそうですが1つ注意しておかなくてはならない点があります。「失敗が許される領域と、許されない領域を決めておく」ことです。例えば、UPS（米国のヤマト運輸と思ってください）の場合「失敗しても、顧客には絶対に影響が及ばないようにする」ことがこの境界線になっているといわれます。 さて、それでは、なぜわざわざ
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