データ・サイエンティストに学ぶ「分析力」

デジタル世界では、データがお金と同じ価値を持つ。


データ分析の世界は本当に面白い。
最近色々と調べたのだが、PoS、ジオデータ、衛星データ、行動履歴等々、今の世の中には想像以上に使える公開データがある。


ビジネスをやる上で、これを使わない手はないと思うのだが、現実的にはまだまだデータの活用が進んでいないように思える。（日本の普通の企業では）


顧客一人ひとりの現在価値も把握せずに大量にばらまかれるテレビCMとか、需要に対して何が相関関係にあるかも調べようとしない、計量経済学とは全く無縁の営業活動。


こういったことを科学的に分析出来る手法があり、それを支えるIT技術があるにも関わらず、なぜそれを使おうとせずに、昔からの慣習と感と経験で押し通すのか？




今の時代、社内でのデータ活用だけではなく、集めたデータに付加価値をつければ、それを欲しい人に売ることも出来る。そこには膨大なビジネスチャンスが眠っている。
この著者は、データを価値を決めるのは、「予測貢献度」「鮮度」「排他性」の3つと説く。


あと面白かったのが、データ分析に必要な人材は「技術者」と「魔法使い」というもの。
統計理論やPython言語、AIモデルに関するスキルがあっても、結局はビジネスセンスがなければ数字にストーリーを持たせられないので、どういうやり方で人材育成を進めていけばいいのか？というのが最近の課題の1つだったのだが、最初は必要なスキルを分けて育成していくというやり方は正しかったと自信を持った。


若くて数学的素養があるメンバーを「技術者」として育て、我々世代が「魔法使い」になるためのメンターとなる、という組み合わせは上手くいくかも。


ちょっと試してみましょう。