データとドメイン（営業やマーケティング、生産、経営などの現場）を結びつけ、データサイエンスで成果を出したいなら、小さく始め大きく波及させるのが定石です。 いきなり大きく始めようとすると、なかなか上手く進みません。 と言う...

フェイクニュースという言葉があります。 ねつ造の有無とは関係なく、結果的に誤った偽情報を報道することです。それと同等にやばいのが、正しいかどうかわからない状態で報道することです。 問題は、この偽情報や正しいかどうか分から...

データサイエンスだ！ 機械学習だ！ AIだ！ さぁ、デジタルトランスフォーメーションだ！！ Society5.0時代のメガプラットフォーマーになるぞ！！！ 夢を大きく持つことはいいことですが、足下無視で進めることはできま...

データ文化のある会社もあれば、データ文化の無い会社もあります。 データ文化のある部署もあれば、データ文化の無い部署もあります。 少なくとも、データ文化が無い場所（会社や部署など）で、 データ分析だの…… ビッグデータ活用...

データサイエンスには「目的を明確にすること」が大事だとよく言われます。 データサイエンスに限らず、仕事全般で言われることでしょう。 しかし、目的を明確にしてもデータサイエンスで失敗することは多々あります。 ここでいう成功...

ビジネスの世界でデータサイエンスを実現するには、当然ながらデータサイエンティスとは必須です。 しかし、データサイエンティストだけで実現するのは無理でしょう。 ものすごいデータサイエンティストがいるのならば、もしかしたら可...

ビジネスの世界に生きるデータサイエンティストとは、データとその活用領域であるドメインを結びつけるお仕事です。 ドメインとは、営業やマーケティング、生産、経営などのデータを活用する現場のことです。 データサイエンティストと...

データサイエンス（データ分析・活用）と聞くと、ものすごいミラクルを起こす何かであると、勘違いする人も少なくありません。 例えば…… 今まで気づいていない大発見があるとか ワクワクすることが起こりそうとか 成長戦略の要にな...

データ分析・活用を推し進めるとき、ある段階まで進むと、予測モデルが1つのトピックとして登場します。 予測モデルとは、数式で表現されたもので、例えば受注や受注金額、離脱などを予測するためのものです。 当然ながら、予測モデル...

データサイエンスに対し、どのような印象があるでしょうか？ 「データサイエンス」の字面からだと、「データ」と「サイエンス」ということで、データを科学しているかのような印象があるのではないでしょうか。 大学などのアカデミアの...