皆さんこんにちは、株式会社アイ・エム・ジェイ(IMJ) CMOの江端浩人です。IMJは米国で先端IT/Adtech情報を配信しているShelly Palmer氏と独占契約を結び、日本での記事と映像配信を行ないます。ちなみに文中の視点や意見はShelly Palmer氏や、それぞれの筆者のものであり、IMJのものでないことを明記させていただきます。

 

 

データ量やその蓄積スピードは今後ますます加速していくに違いない。したがってデータを分析する能力も、それと共に必要性が増してくる。これは現在優秀な経営者がデータサイエンティストにならなければいけないということではない。逆に優秀な経営者になるためには、データを理解し、必要な行動に結びつける方法を知らなければいけないのである。さらにデータサイエンスやデータを活用した調査の方法について知見を持ち、戦略的に活用する方法を知らなければいけないのである。

あなたはデータの活用方法を知らねばならないが、自分で処理する必要は無い

データを読み解いて活用することと、自らデータ処理ができる事は全く違うことである。データを読み解いて活用することができる経営者であれば必要な行動を示唆することができるだろう。例えば「我々は、これらの販売数が、それぞれのカテゴリーと何か関連があるのか調べなくてはならない」といった課題を持ったとする。その経営者は、単純な線形回帰分析で数学的にその解を求めることができるのを知っているかもしれない。しかし重要なのはそのことでなく、この経営者がしっかりと正しい質問を通じて目的を達成できる能力を持っているということである。

一方で、数学や統計学に詳しいデータサイエンティスト達は、全く違うアプローチを取るだろう。彼らはこの問題を分析するためには線形回帰分析が必要であることを瞬時に理解し、経営者なら考えもしないようなことについて考え始めるのだ。例えば、「この回帰分析には、最小二乗評価方式が有効なのか、それとも最小絶対偏差方式のほうが有効なのか?」というようなことを。

別の言い方をしてみよう。
今受け取った電子メールがフランス語で書かれているということを理解するために、あなたがフランス語を話す必要はない。ただし、翻訳ソフトやフランス語の通訳を通じて、その内容を理解しなければいけない、ということがわかっていれば良いのである。

基本的なデータリテラシーとは?

データを分析する手法は無数にあるが、それらの情報を行動に移すためには基本的な3つの手順がある。

  1. データの成形をする
  2. 成形されたデータの解析をする
  3. 解析をもとに予測をする

これらの方法は私の別のブログに詳しく書かれているのでそちらをご覧頂ければと思う。

まずはゲームに参加しよう!

第一歩を踏み出さなければ、何も始まらない。可能であればTwitterで「#データサイエンス」や「#機械学習」といった言葉をフォローするだけでも良いかもしれない。

もう一つ例えて言うと、アメリカのNFLで行われる全プレーについて知っている必要はないが、それらが全て記載されたプレーブックがあることを知っておく必要はあるだろう。さらに言えば、そのプレーブックがどのような考えに基づいて記載、編集されているのか、そしてそれが練習や試合にどのように生かされているかも知っておくと良いだろう。

 

さらに言うと、あなたは既に解析に必要なツールを所持しているだろう。それは「エクセル」だ。YouTube上には「エクセル」の必要以上の活用方法を指南するビデオが山のように載せられている。これらを覚えることが自分の週末や夜間の空き時間の素晴らしいトレーニングになるだろう! この場合、実際の操作方法や使用する数式を覚えるのではなく、どのような問題を解決することができるかを知っておくことが重要である。

リテラシーを通じて、どのように無敵になるか

この業界で無敵になるためにはファースト、セカンド、サードパーティーのデータをどのように組み合わせるか、どのようにデータを活用した調査を実行するか、そしてそれをどのようにビジネス上の行動に移すかが必要になる。
実用的なデータが価値を生み、競争優位性を引き出すのである。人間と機械の協働作業と考えてください。あなたに必要なデータが既にあり、何をすべきか分かっていれば、機械に任せてマネージメントをすればいいだけである。

正しいデータの解釈は、人間が一人でできるものではない。コンピュータにアシストしてもらわなければいけないのだ。今の仕事をする上で、あなたがデータサイエンティストやコンピューターエンジニアになる必要はない。しかし情報を活用しなければいけないので、それを人に任せられるだけの知識が必要なのは間違いない。なので、とにかくできるところからやってみるのはいかがだろう? それだけの価値は充分にあると思うのだが。

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