データ・ドリブンな組織を創る7つのステップ
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マーケティングをはじめ、ビジネスをデータサイエンスで進化させるには「データを正しく眺めること」、そして「必要なデータを適切に集めること」が求められます。これができれば、複雑な統計の知識がなくてもデータを有効に活用できます。
今回のMOOCでは、データサイエンスに欠かせない基礎知識をお伝えします。全10回の講義、ぜひご覧ください。8話、9話が本質的かと思います。
データ・ドリブンな組織を創る為に必要なのは、データサイエンス人材というソフト面と、データの民主化というハード面があると思います。
よくありがちなのが、前者ばっかり意識して後者をおろそかにするケース。
人材がいてもデータへのアクセスの為に各所調整に奔走しては何のためのデータサイエンティストかわからなくなる。
逆に後者さえ整えばあとは自然発生的に回っていく気がしなくもない。
気になったときに、気になるデータをTableauで社員全員がアクセスできるだけで優秀な人は勝手に分析し始めるし、ハード・環境面の整備が最も重要だと思います。個人的には、データを分析することよりも、データを元に仮説を作って検証する方が大事だと思う。
データサイエンティストと聞くと、データを眺めてフムフム言ってるだけ、という印象を受けるのは自分だけだろうか