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データサイエンス協会がスキルセットを定義している様に、データを扱うスキルだけでは課題の発見にも解決にも至らない。本文でも出ている様な「現場(専門家)による仮説出し」が必要だし、それらに基づく「改善活動が継続する仕組み」を企業が整えることで初めて、経営にインパクトのあるデータ活用が出来る様になるのだなと改めて思いました。
http://www.datascientist.or.jp/files/news/2014-12-10.pdf
読んでいく中では、データ活用、分析能力がない人は昇進させないようにしたというのが相当インパクトが大きかった気がします。DXだAIだと言う前に、「この商品は・この顧客は儲かっているのか」という当たり前の数字さえきちんと見ていない会社は、おそらくNP読者が思うよりいっぱいあります。
その根本的な原因は、数字を大事だと思う価値観や日常的に見る習慣そのものが無いことなので記事のような地道な取り組みが一番効果があがるのはよく理解できます
何をするかでなく、何をしないかにより、他と違いを作る。
その結果が営業ら利益率20%の1000億起業に。
得体を知れないものに飲み込まれず、巻き込まれない。サイゼリヤに通じるものを感じました。
私にようにサービス型の農園だと作業着もガチ作業着はNG、いままではアウトドアブランド品を作業着としてつかっていました。
確かにそれはそれでモノはいいわけですけどアウトドアブランドってノースフェイスを代表として自社ロゴアピールしすぎw
サンドイッチマンにさせられているみたいであまり気持ちいものではないです。
ワークマンのスタイリッシュ度が上がり、ある意味アウトドブランドデザインに寄せてくれたおかげで、作業着はほぼワークマン一択となりました。
記事の本質と関係ないところではありますが、newspicksユーザーにワークマン利用者少なそうwとなんとなく思ったのでヘビーユーザーとしてコメントしてみました。
仮説→実行→検証というサイクルを回すためには、人間が仮説を立てることからはじめる必要があります。その仮説を立てる上で、エクセルデータは使い勝手がいい。比較しやすい。AIは仮説を立ててくれない(仮説を立てられるAIは相当高度)。
社員全員がデータを操れるというのはすばらしい。
この言葉がかなりを言い当てていると思う。
業務に肌感覚があり、データをもって議論をしていれば、ある程度の定性・定量の説明は個人的にはできると思っている。逆に、そこがない状態で分析をすれば、出てくる結果は当たり前になるし、出てきた結果を受け取る現場からすると直感通りのことにどうして金をかけてDXとか言っているんだ、となる。
逆に、本記事のように普段からの素地がDXのためには重要だと思っている。組織全体のデータリテラシーがあれば、想定通りの結果が出るまでの時間をエンジニアとの会話で短くできる。直感通りの結果が出てくることは悪いことではなく、普段の肌感覚が別の手法でも定量的に示されるということ。
そのうえで、データを普段から見ているから、大枠があっている中でも、細部で違う観点が出てきたら気が付きやすい。そこをさらに掘ってもらったり、また直感が当たっていれば人間がやらなくてもスケーラブルにできる可能性の示唆でもある。
業務をずっとやってきた人への大局観とデータが両立する組織は強いと思う。
社内のトレーニングも、2年目にBIツールから入って、3年目からVLOOKUPやピボットテーブルのエクセル関数に移っていくというのも実践的でおもしろいです。
社内のデータ経営の浸透はエクセルでやられているようですが、機械学習など高度な分析もやられているなというのがお話から伝わってきます。
"確かにAIは需要予測では役に立つのは事実ですし、そのイノベーションの世界は知っていないといけない。我々も新しい自動発注システムには入れようとは思っています。"
それを「データ経営」などで作り上げていくのがもともとの発想です。』
面白いインタビュー。難しくいうのではなく、エクセル使って現場のひとりひとりが、自分で分析、改善しよう、というのは、ウェルチ時代のGEのシックスシグマ運動にも似てる。シックスシグマでのDMAICは、定義(Define)、測定(Measure)、分析(Analyze)、改善(Improve)、管理(Control)の5フェーズで構成されるとされていますが、まさにこれを現場でエクセル使ってやってるなと。