DXの「データは宝」に3つの盲点 ワークマンなどに学ぶ
日本経済新聞
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今日イチの記事。データドリブン化に伴うあるある3選。データ不足、分析官不足、現場への負荷増大。
民間企業、公共部門、どちらもこの3つの問題をどう乗り越えるかが肝要。とりわけ分析官の人材育成や簡便な分析ツールの開発は急務ですね。
現場への負荷増大を防ぐには、業務を予めデジタル化しておくことも大事。データを活用する上での盲点が明確に書かれていますね。一番刺さったのは、人材不足のところの、データ分析を依頼できる課題を見極める力が大事という部分でしょうか。
仮説もなにもなくデータサイエンティストに「なにか分析して」っていうのが最悪ですからね!機械学習や深層学習させるべきデータとゴミデータの分類がしっかりできていないと、頓珍漢な分析データが返ってくるので注意。
我々みたいな出来たての小さなスタートアップには大量のデータもなく、スプレッドシートで十分で、分析すべきデータは何なのかを見極めることが極めて重要。
変数はインパクトの大きいものに絞り込んで、シンプルなKPIを定めるべき。