データドリブンの極意 の商品レビュー

Master KT(著者)

2024/11/03

データドリブンの入門として分かり易かったです。
具体的なツールや分析軸などの話はほとんど出ませんが、データドリブンを必要とされた組織で、どういう考えでどう始めたらいいのかというところがしっくりきました。

2023/01/07

データを正しく読み取り、書く(表現)するために必要なリテラシーや、データからストーリーを紡ぎ、アクションに結び付ける組織・文化をどうのように根付かせるかといった内容の本。難しい数式などは一切でてこない。著者の経験をベースにしているので、ここに記載されちえることに網羅性があるかは疑問があるが、ポイントとしてはよいことが記載されている。
・ストーリーをもってデータをビジュアライズする。ディメンションの４つの切り口（When/Where/Who/What）と起承転結で語るのがよい。
・5W1Hの残りのWhy/Howがインサイトそのもの。
・ビジュアル分析のサイクルは「Task→Get Data→ Chose Visual Mapping→View Data→Develop Insight→Share/Act」のサイクルで中心に人がいる。Taskから出発することは必須。データ分析そのものがTaskにならないよう注意が必要。
・人間の思考フロー、脳の仕組みを踏まえたビジュアル表現が大切。感覚記憶を動かす10のPreattentive Attributeを意識するとよい。
・データドリブン組織にはモダンな分析プラットフォームが必須。セキュリティ、データアクセス、データ準備、ガバナンス、コンテンツ探索、分析、コラボレーションの要件を押さえること。
・そもそも「データ」とは何なのか？世の中の事象そのものではないが「ある事実やそれを記録したもの」。データを日本語に訳すなら「記録」。記録をデータ分析の技術で取捨選択し付加価値を付けたものが「情報」である。
・データの粒度、詳細レベルの見極め、発生起源に想いをめぐらすこと。

2022/09/10

これからのデジタル人材育成に向けた基礎知識や心構え的な事を学ぶ事が出来ました。
データとは何か？なんて事を考えたこともなかったので良い気づきを得られたと思います。

2022/02/23

個人的な感想になりますが、この手のデータサイエンスの本に関しては無駄に長い文章や、筆者の体験や世情を書くのではなく、サクサクと本題に入ってくれたほうが腹落ちもしやすいと思います。

時間の価値が高まっている昨今、読者に無駄な時間を使わせないのが良書だと思います。

2022/01/12

( オンラインコミュニティ「Book Bar for Leaders」内で紹介 https://www.bizmentor.jp/bookbar )