ビッグデータが叫ばれてから、データ分析やデータ活用に多くの企業やビジネスパーソンの目が注がれるようになりました。ビッグデータに限りませんが、データ活用が上手くいかない時、ちょっとしたことで上手くいくことがあります。今回は「ビッグデータ活用が上手くいかない時、データ分析・活用の2層構造を理解すればスッキリする」というお話しをします。
【目次】
1. データ分析・活用の2層構造
データ分析・活用は、多くの場合、机上と現場の2つの層で成り立っています。
「机上」とは、多くの人がイメージするデータ分析です。データを使って加工や集計、分析を行います。また異常検知・将来予測モデルなどの統計モデルや機械学習モデルを構築したりします。
この「机上」は、あくまでもデータをこねくり回しているだけのため、現実世界とは異なります。文字通り「机上の世界」に過ぎません。「現場」とは「机上」で得られた分析結果からの施策案やモデルなどを、現実の世界で「活用」することです。もしかしたら、思い通りいかないかもしれませんし、思った以上の成果が出るかもしれません。
2.「スゴイ分析」よりも「生かせる分析」
データ分析者の多くは、どうしても「机上」に目が行きがちです。その「机上」だけで、スゴイ分析をしようとします。いくら「机上」でスゴイ分析をしても、活用されなければ意味はありません。文字通り机上の空論の憂き目に遭ってしまいます。
それよりも「現場」で躍動する「生かせる分析」の方が何百倍も有益です。
3. 何かしら分析したりモデルを構築していないなら、それが問題だ！
データ分析・活用が上手くいかない時、この2層を意識して考えると、スッキリすることがあります。まず「机上」層が上手くいっているのか考えます。も...
