最近の「データ分析/データサイエンス」はどういう傾向？

AIに「最近の”データ分析”や”データサイエンス”」に関するここ数年の傾向について聞いてみました。

私が思っていた通りの回答でしたが、「やはり」という感じがします。
その内容は以下の通りです：

（１） 「分析だけでは成果が出ない」気づき

データを可視化・分析しても業績に直結しにくいと感じた企業が多く、数年前の熱気が落ち着きました。

その結果、「データ分析部門を作ったけれど活用できていない」「ダッシュボードが使われていない」という反省が出てきています。

（２）関心が「個別の分析」から「意思決定や業務への組み込み」へ

単発の分析やレポートよりも、分析結果を業務フローや顧客接点に埋め込むことが重視されるようになっています。

つまり「分析屋」ではなく「ビジネスに成果を出せるデータ活用」への関心に移行。

いかがでしょうか。単発の分析を行う手法や知識を積み上げても、結果的に課題や業務へのインパクトが見られず、関心が薄れていくという方向性は、私が10年以上その傾向に警鐘を鳴らすと同時に、そうならないためのソリューションを提供し続けてもいます。
結論としては、「データ」や「分析手法」から入ってしまうと、上記のようなことになってしまうのです。
データで成果を出すには、データの扱い方ではなく、上流の考え方をしっかりさせることが重要です。

「データドリブン」ではなく「ゴールドリブン」で。

皆さんの職場ではどうでしょうか？