DXだ！ AIだ！ ビッグデータだ！ と叫びとともにデータ活用にチャレンジする機会が増えてきました。 ただ、目標設定が定性的過ぎて、単にそのためのITシステムを導入し満足してしまい、大して成果が出ないことがあります。 そ...

データ活用全般にいえることですが、データは「過去」の「ある事象」（例：受注や生産、購買など）の「１面の１部分」だけを表したものに過ぎません。 例えば、「受注件数」というデータは、「成果」という側面を表したデータにすぎず、...

ビジネスにおけるデータは、あくまでも課題解決の手段の1つにすぎません。主役ではなく脇役です。 そもそも、ビジネス上の課題を解決するのに、データは必須ではありません。 データが無くても解決できる課題はたくさんあります。 し...

データを集めビジネスに活用しようとチャレンジしたとき、次のような状況に陥るときがあります。 「見える化」したのに、収益が上向いた感があまりない！ 分析しても分析しているだけで、成果が生まれるイメージが湧かない！！ 高精度...

私は仕事柄、幸運にもあるものを見せられることが度々あります。 ある人は自慢げに、ある人は不安げにあるものを見せて語ってくれます。 そのあるものとは、社内のデータを集約し、美しく見える化したBI（ビジネスインテリジェンス）...

データを使って何かを予測する、データを使って答えを導き出す、それが最適なものであると最高です。 しかし、多くの場合、データを上手く活用することで、「答えの方向性」は導いてくれます。しかし、データをいくら集め上手く活用して...

国土交通省の建設工事受注動態統計の書き換え問題、すごいですね。 国交省 不適切な統計処理 推計で8年間に34兆円余 過大に計上 日本の大手製造業でもデータ改竄問題が、定期的にニュースに上がってきています。 偽装に不具合、...

データは非常に強力です。わかりやすく、有無を言わさない破壊力があります。 ただ、おかしな使い方や見せ方で、人を騙すこともできます。恐ろしいことです。 たびたび目にするのが、0か1かのベルヌイ試行的なものです。 株価が上が...

数字で表現するメリットは計り知れませんが、デメリットもあります。 一人歩きし誤った方向に誘導してしまうこともある、というデメリットです。 どの数字をどう見せるかで、向かう方向を誘導することができます。 恐ろしいことです。...

ビジネスの現場でデータ活用するには、現場の事情を知る必要もあるし、現場に寄り添わなければなりません。 ただ、データサイエンスの基礎的な部分が疎かなデータ分析者やデータサイエンティスト、機械学習エンジニアだと、現場に寄り添...