DXは既存業務のデジタル化のことではない

DXとは『かたちが跡形もなくすっかり変わること』であり、『企業、組織のあり方そのものをデジタル化のロジックで問うこと』。

これは先日の朝日新聞に掲載された書評の抜粋です。

ここで言わんとすることは、日産で「ビジネス・トランスフォーメーション(BX)」の部署にいた私にはよくわかります。

そこでは(既存業務の)”改善”と”ブレイクスルー(改革)”とが明確に区別され、後者の実現がタスクでした。前者の改善をやろうとすると、「我々がやるのは”トランスフォーメーション(改革)”であり、それ(改善)は現場でやってもらえばよい」という指摘が入ってストップさせられました。

同様に、既存アナログ業務のデジタル化は”トランスフォーメーション”とは呼べないのでDXではないのですが、残念ながら現実にはそこを目指してDXと呼んでいるケースが多いのかと感じています。

この理屈で言えば、(良し悪しは別として)「自治体DX」という概念は成立しないのかもしれません。行政業務は法律に基づいて行われ、それを跡形もなく変えたり、組織のあり方そのものを問い直すことは、今の法体系では現実的に不可能だからです。

もちろん”行政IT化”は進めるべきだと思いますが、あくまでそれはDXとは別物で、これまでもIT化の必要性はずっと言われ続けていました。

DXとは?という本質が宙に浮いてしまっているまま言葉だけが独り歩きしている状況です。「データサイエンスって何?」という曖昧な(もしくは非現実的な理想論の)まま、言葉だけが色々なところで都合よく使われているのと同じ状況なのかなと思いました。

物事は正しい目的と正しいやり方でやらないと、結果が出ません。


データ分析の「方法の知識」ではなく、「活用の仕方」を学ぶ唯一のセミナー!

多くの企業でデータ活用が進まない理由は、統計知識やデータサイエンスへの理解の不足ではなく、「目的や問題が定まる前に、データに手をつける」ことが主要因と言えます。

その状況を打破するために必要なことは、“更なる知識や方法論の習得”ではありません。

本セミナーでは、「データ分析の手法や統計学の知識」を増やすことを目的とせず、「データを活用するとはどういうことか」を知り、実践するための考え方やプロセスなどについて学び、習得いただきます。

https://event.shoeisha.jp/bza/data-online/

オンラインで実施を開始して既に1年が経ちました。

私自身がこの間、ハーバード大学院ビジネススクールにおける「Data Science for Business」カリキュラムを修了しており、本講座の内容についても私自身がその最新の内容に基づき検証したものになっていますので、是非ご参加ご検討下さい。

皆様とオンライン上で当日お会いできますことを楽しみにしております。


相関分析がうまくできない原因

データとデータの間のつながり(関連性)の強さの度合示す分析が相関分析です。

使った広告宣伝費“と”集客数“のつながりが確認できれば、広告宣伝活動は集客という成果につながっている(=効果がある)ことが分かりますね。

 ところが実践で使おうとすると、この相関関係を見つけることは思ったほど簡単でないことに気づきます。

理由は様々ですが、例えば・・・

 

(1)  使うデータに複数の要素が混在している

「ある製品」ではなく「全製品」の売上データのほうが、ノイズが多いため相関が出にくい傾向があります。

より具体的に絞り込んだデータを使ってみましょう。

 

(2)  2つのデータに距離がある

できるだけ関係性が近いデータのほうが相関が出やすい傾向があります。

広告宣伝費と利益額の相関(この間には集客、売上、コストなど他の要素が介在してノイズとなります)よりも、広告宣伝費と来店者のほうが、両者間のノイズが少ないですね。

 

こういった実践的なコツや目の付け所は、データ分析の本には載っていません。

自ら実践した上での工夫点と言えるでしょうか。

うまく結果がでなくて困る場合には、是非思い出してみてください。


大好評オンデマンドプログラムが期間限定で再配信決定しました!

データ分析活用に関して、広くその修得範囲を網羅したオンデマンド講座です。

前回の配信へ頂いた好評にお応えした再配信で、ご自身のペース、ご都合の良いタイミングで何度でもご視聴頂くことができます。

https://toyokeizai.net/sp/school/course/data/2108/

既に受講頂いている方々からは以下のような声を頂いております。

・とてもわかりやすく、すぐにでも実務に活かしていきたい。上司の考え方が当講座に近く、同じ目線で上司と話せるようになった。

・目の前のデータを基に分析を始めるのではなく、仮説を立てるフレームワークをつくることの重要性が実感できた。

・自分の頭の固さに驚いた。先生の指摘されていた悪い例が当てはまり、改善点が多く見つかる有意義な時間となった。

・体の中に入っていくような説明と内容だった。今後の実務に活用できそうだ。

・データを活かす前に論理的に考えることの重要性を痛感した。

是非、オンライン、オンデマンドの利点を活かし、ご自身のペースでじっくりとスキル習得頂ければと思います。

よろしくお願い致します。


データ分析の「方法の知識」ではなく、「活用の仕方」を学ぶ唯一のセミナー!

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