ビジネス活動をしていると、何かしらの指標を眺めることが多々あります。 例えば、売上や受注件数、問い合せ件数、サイトのPV（ページビュー）数などなど。 多くの人は、子ども時代から、何かしらの指標を眺めて過ごしているでしょう...

もっとも手軽なデータ活用は「見える化」です。 端的に言うと、データを集計や統計処理などし求めた「指標」を見てアクションの質をあげる、ということです。 もっとも手軽ですが、指標をただ眺めているだけ、というケースも多いのでは...

高精度で予測できる数理モデルが完成しました。 現場もマネジメント層もびっくりするようなモデルです。 しかし、その数理モデルは現場で活用し成果を出し続けることはありませんでした。 なぜでしょうか？ 今回は、「現場のデータ活...

データ分析やデータサイエンス、機器学習などを絡めた業務を実施するとき、どうしてもツールが必要になります。 代表的なツールはPyhtonやRなどのフリーのものでしょう。 無料で使えるのはいいのですが、プログラミング言語を覚...

もっともシンプルなデータ活用の1つが「見える化」です。 多くの企業では、売上などは「見える化」しています。 そう考えると、データ活用していない企業は本来ありません。 ただ、上手い具合に活用しているかとなると、疑問符が付き...

成果のでるデータ活用の多くは、複雑なデータ分析をすることでもなく、精度の高い機械学習モデルを構築し使うことではありません。 単にデータを集計し見てアクションを起こすだけで、成果がでるパターンが多いです。 俗に言うと「見え...

AI、データサイエンス、DX、ビッグデータなどのキーワードと共に、データ活用にチャレンジする企業が増えています。 ただ、チャレンジすれば必ず上手く行くわけではありません。 上手くいったかどうかを、どのように確かめればいい...

よくデータサイエンスなどのデータ活用のテーマ設定は、現場で上手くいっていないこと、要は出来ていないことが設定されます。 しかし、設定されたテーマ（現場で出来ていないこと）を見て、「そんなこと出来ている」と言う方がたまにい...

データによる裏付けのあるファクト（事実）を、人はそのまま受け入れられないことは多々あります。 臭いものには蓋をするかのような態度にでます。 都合のいい偽ファクト（事実）をデータから作り、上手くことを運ぼうとする人も、まぁ...

15年以上前の顧客データ分析は、性別や年代、居住地などの顧客のハードな特性を活用したものが多い印象があります。 マーケティングの世界のペルソナ設定（架空のユーザー像）で登場するような特性です。 実際、マーケティングの世界...