【本間充】「ユーザーを正しく理解する」ことがデータ分析の最重要イシューだ
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注目のコメント
データサイエンスは、科学的で、客観的な仕事です。が、そのデータの背景を考えることは、多くの人の力が必要です。
今でこそ、万有引力は、私たちの常識ですが、過去には、多くの科学的な議論がありました。
現在、多くの企業で必要とされている「データサイエンス」はまさに、未知の世界の理由を探すことで、多くの議論、検討が必要なのです。記事にもあるとおり、データ分析といえばツールを使って。ひとりでデータをこねくり回す印象があり、実際過去にそういうことをやっていました。
ですが、記事のなかで「大人数でブレストして、想像しながら議論するのが大事」と言うのには目から鱗でした。
デザイン思考でもそうですが、新しい発想を生むには集合知が必要なのですね。
最後の言葉が良いですね♪
「データを駆使した新しいマーケティングや新しいビジネスとは、データを分析ソフトにかけて予測するのではなく、実のところはデータから大胆なアイデアを出して改善策が生まれる点こそ本質と言えます。」基本として、”データドリブンビジネスの第一歩は、まずグラフを書くこと”!
そして、次のステップで考える。
1)問題の理解
2)データを見ることなく必要なデータを考えること(ブレスト)
3)実際にビジネスの場から得られたデータと向き合う
データを見る前の仮説は大切!
そして、
「大人数でデータについて、「ここから何かが起きているのではないか」と論じる」
大妄想大会の始まり、これおもしろいですよね。