データドリブンな意思決定は「本当に正しい」のか？ ガートナーが語る4つの手法と意義
データドリブンな意思決定には「強み」だけでなく「弱み」もある 世の中で生み出されるデータが種類と量の両面で急増を続ける中、データをさまざまな事象の証拠として意思決定に役立てる、いわゆる「データドリブン」の動きがますます本格化している。 消費行動の多様化や複雑化を背景に、従来からの経験則による消費行動の予測難度は増しており、これに対してデータによる現状把握の精緻化を通じて、予測精度を確実に高めてきた。業務の多様化と複雑化、環境変化の加速なども要因に挙げられる。 ただし、「データドリブンへの偏重は、意思決定において（実は）決して望ましいものではありません」と指摘するのは、ガートナー バイス プレジデント,アナリストのガレス・ハーシェル氏だ。 ハーシェル氏によると、意思決定の手法は「合理的」「原理的」「協働的」「直感的」の4つに大別され、データドリブンはこのうちの合理的な手法に含まれる。
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