企業内にデータ分析の専門部署を作ったとき、上手く前進するケースとそうでないケースで、何が異なるのだろうかと考えてみました。 要は、私の知りえる限りで、振り返っただけですが…… 今回は、「データ分析・活用で成果を出すには知...

データ活用で重要なのは、続けることです。 打ち上げ花火のような一発ドカンと何かをするのではなく、地味に続けることが重要です。 打ち上げ花火よりも、線香花火に近いかもしれません。 今回は、「データドリブンとは『データ用いた...

「ＡＩとカラー化した写真でよみがえる戦前・戦争」 (光文社新書、2020/7/15）という書籍が出版されました。 AI技術でモノクロ写真をカラー化し、そのカラー化を、その時代を知る人の記憶などを手掛かりに修正する、という...

データ分析・活用（データサイエンス実践）をするとき、「お困りごと」から始めるのが正攻法です。 誰の「お困りごと」かといえば、それはデータ活用をする現場の「お困りごと」です。 しかしながら、データ分析者やデータサイエンティ...

学んだこと、活かせていますか？ ビジネスで、データ分析をやることになったとき、あなたならどうするでしょうか。 多くの人は、分析手法の知識や分析ツールの使い方を習得しようとします。 データ分析をするのだから、当然と言えば当...

データを分析することで、例えば次の2種類の情報を得ることができます。 レコメンド情報 モニタリング情報 レコメンド情報とは、どのようなアクションなどをすべきか、という情報です。 モニタリング情報とは、アクションした結果ど...

データ分析なり予測モデル構築をするとき、今までの傾向がこれからも続く、という前提で実施している人が多い気がします。 例えば、昨年の同時期に売れた商品と、今年の同時期の売れる商品はほぼ同じであろう、と推測する感じです。 例...

データを使った災害予測は非常に難しいです。特に、自然現象が相手の天災は、データが揃わないという理由で、非常に難しいです。 ここ数カ月の新型コロナウイルスがそれに該当することでしょう。 例えば、1年前にこのような新型コロナ...

データを使いモノゴトを改善し続けよう！ という動きは、昔からあります。 有名なところでは、生産現場のSQC（統計的品質管理）活動です。 「統計的」という枕詞が付いている通り、データを集め分析し品質を高めるための改善活動を...

最近、社内でデータ活用を推進しようということで、データサイエンス人財を社内に抱えようという動きがあります。 社内でデータ活用するぞ！ となったとき、ある壁にぶち当たることがあります。 実業務の壁です。 もう少し説明すると...