7年前の発刊だが、ビッグデータの活用などが求められる中、より根本的に、データ分析の手法や役割についてまとめている。その内容は、技術の進化が早い中で、今でも通じると思う。きのう久しぶりにこの読書録に記入し、本著も本日、読み終えることができた。
発刊した講談社のサイト↓
いくつかポイントを引用して備忘録にしたい。
p27:「分析の価値」＝「意思決定への寄与度」×「意思決定の重要性」
＋本著ではくり返し、単なる分析ではだめで、意思決定に寄与することが大切だと紹介している。あわせて、「所詮」「されど」がキーワードで何回か出てくる。
p48：分析モデルは、所詮、現実を単純化かつ近似化したものにすぎない、されど、現実のある特定の特徴について定量的な知見を与えてくれる。この「所詮」と「されど」の感覚を持って分析モデルと常に対峙することが重要です。＋p124:私は、データ分析を意思決定に使う際に、「所詮」と「されど」の二つの言葉を胸に刻んでいる。＋不連続性の世界への手がかり
◇うまくいったケースの分析で、データ分析が成功するには4つの壁を乗り越える
p93:データ、分析、ＫＫＤ（勘と経験と度胸）、費用対効果の4つ。
◇分析者の区分で質問、p144～
その数字にどこまで責任がとれる？
その数字から何がわかる？
医師決定にどのように使える？
ビジネスにどれぐらい役立った？
◇分析者が意思決定問題に関わっていくポイントを整理p163～
1）意思決定問題は正しく問題設計されているか
2）データ分析の力を効果的に活用できるように意思決定問題を見直す
3）成功を手がかりに、次の意思決定問題を探す
◇文章を書こうp193～：パワポは体裁だけととのえることができるが不十分
◇データ分析を積極的に活用しない企業は生き残れない理由p211～
1）ＩＴ革新の恩恵で、データ収集や分析のコストが安価になるから
2）経営環境がますます複雑に
3）経済環境がますます厳しくなって ⇒データサイエンティスト不足
◇分析プロフェッショナルに向いている人p214～
1）論理的思考力、2）右能的思考力、3）感受性
{2020/05/12-5/24読了、記入は同日（日）}
