内容説明
ＤＸの成功の鍵はデータレバレッジにあり。「ＡＩやＩｏＴをどう活用するか」では失敗する日本のＤＸをリードする待望の第３弾。データを事業変革のテコに！「データレバレッジ経営」への転換を急げ。
目次
第１章 データレバレッジ時代の幕開け
第２章 データ神話とその真実
第３章 データ産業、その構造と戦い方
第４章 データとの向き合い方
第５章 データレバレッジ実現へのアクション
第６章 データをレガシーの牢獄から解き放て
第７章 データレバレッジを実現する組織
第８章 データレバレッジ始動、ＣＸを研ぐ
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
KAZOO
79
この著者グループによる、同じ分野の3冊目の本です。以前の本も読んでいますが、これはデジタルトランスフォーメーションを今後の経営にどのように活かしていくかをわかりやすく説明されています。図解も多く理解しやすさはあるのですが、説明や事例が少し簡潔すぎて物足りなさが若干残るような感じでした。もう少し詳細な分析がほしいのですがそれはこの会社のコンサルでお願いしますということなのでしょう。2019/08/31
Kentaro
37
期待外れな結果になる原因は、分析への期待値の高さだ。機械学習を使った分析と聞くと、ソフトウエアが自ら学習をして人間には見つけられなかったような素晴らしい結果が出てくるに違いないと期待してしまうが、そもそも機械学習はこうした奇跡の答えを見つけることはできない。得意なことは、人間が手動で分析するよりも、はるかに多くの繰り返し分析ができることだ。これによって人間が見つけられなかったパターン認識などが可能になる。しかし、頻度が問題となっていないような分析テーマに対しては、人間以上の答えなど見つかるはずもない。2020/05/09
Yasomi Mori
6
これからの企業経営において、財務レバレッジと同様にデータ活用の効率化を進める「データレバレッジ」の重要性とその要点を解説。「経営上の目的を実現するために、自社のデータに外部のデータを加え、分析アルゴリズムでテコを効かせる」ことで自社のデータの価値を最大化する取り組みを指すが、その効用は「最適化」と「自動化」の2つ。／変革を前に進めるために大切なのは、「今何ができるか」ではなく、「何をやるべきか」にこだわること。レガシーシステム問題の本質は「自社システムの中身がブラックボックスになってしまったこと」にある。2020/05/16
読特
3
テーマとなっている「データレバレッジ」とは「自社のデータに外部のデータを加えて分析し、テコを効かせて価値を最大化する」という意味。DXを扱った”著社”の前著が２冊あり、続きで読んだ方がよいのだと思うが、本書だけでも十分理解できた。具体的なソリューション事例はそれほど豊富ではないが、体系的で用語解説も丁寧である。”DX初心者”の自分にも十分役に立った。「データ神話の崩壊」を昔話をたとえに改変して解説してくれているが、あまりに当を得ていて思わず笑ってしまった。2020/07/25
ありやん
3
データを活かして企業を変革する方法について記載されている。 前著とは異なり、実際の業務レベルでのデータの取り扱いについても記載されており、DXに向けた取り組みが具体的にイメージしやすかった。 ただ、もっと具体例を提示して記載してあると良かったように感じる。コンサルのコンプライアンスの面で不可能だったのでしょうが。笑2019/08/12
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