データで成果を出すために必要なことを整理してみました

目的思考で、分析のための分析にならないことが大事

  

2019年のはじめに、データを活用して業務、実務への成果につなげるために必要な要素、全体像を再度わかりやすくまとめてみました。

 

統計やデータサイエンス、人工知能(AI)、機械学習など、データやデータ分析に関係する多くの言葉が飛び交っていますが、いずれもあなたがデータサイエンティスト(データ分析を本業としている人)を目指すのではない限り、方向性を誤っているかもしれません。

  

私が考える、その全体像がこちらです。

  

「統計学を学ぶ」「データサイエンスを学ぶ」「データを集める」など

いずれも無駄だとは、思いません。

   

ただ、データやデータ分析を実務に活かす、という目的においては必ずしも重要度の高い必須事項とは言えません。

これらの「理論」「方法」などは、あくまで”箱”としての要素に過ぎません。

これらの”箱”を使いこなすためには、論理思考が欠かせません。

私はこの論理思考を中心に、データを使いこなすための考え方や方法論をお伝えしています。

   

そして、結果として様々な業種、業界で成果を出すことができています。

   

いかがでしょう。あなたの組織をデータを活用できる組織に変えてみませんか?

いままで、何となく主観と思いだけで走らせていた業務を、客観的に進められるようにしてみませんか?

   

単純作業は機械に替わっていくことがより進むでしょう。その中で、人間がより大きな付加価値を発揮する部分がここです。

  

その挑戦にご一緒させて頂ければ幸いです。

関連記事

  1. 英語でのプログラム紹介 “Objective-driven…

  2. データがあるのに「分析」ができないのはなぜか?(Biz/Zineオンラ…

  3. note記事『「正しいデータを使う」のはこんなにも難しい、というお話』…

  4. BizZineオンライン連載「「それ、儲かるの?」にどう答えるか―Ex…

  5. 高校生からデータ分析に取り組む地方自治体イベントに参加

  6. 横浜国大「Logical problem solving」今学期終了!…

コメント

  1. この記事へのコメントはありません。

  1. この記事へのトラックバックはありません。

CAPTCHA


PAGE TOP