最強のデータ経営―「目に見える成果」を導くシン・ボトムアップ型アプローチ

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最強のデータ経営―「目に見える成果」を導くシン・ボトムアップ型アプローチ

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  • サイズ B5判/ページ数 272p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784492558485
  • NDC分類 336.17
  • Cコード C3034

出版社内容情報

入山章栄氏推薦!

「全ての日本企業に不可欠な、データ経営の見取り図であり、辞書であり、完璧なガイドラインである」

【本書の特徴】

・データ経営の肝となる17の構成要素と9のユースケースを解説!
・実践的データ活用のメソッドを言語化!
・「現場の賢人」と「スキルの経済」を軸に、日本企業独自のデータ戦略の構想力と目に見える成果をもたらす実行力を鍛える!

【はしがきより】

そもそもデータの品質が悪く、それを分析するチームも弱い、部門の壁をまたぐ大きなテーマになると途端に進まない、またデータ起点で意思決定することに慣れていない、といった声が聞かれる。

こうした壁を打ち破って、行動としても文化としてもデータ経営を根付かせるには何をすべきか。これが本書で取り扱うテーマである。

問題を解決するヒントは、逆説的であるが、日本企業ならではの現場の強さにある。日本企業の特徴のひとつは、ひとたび組織内で雰囲気が醸成されると全体としてひとつの方向に動きやすいこと、いったん動き出せば各現場での創意工夫に長けていることである。

内容説明

データ経営の肝となる17の構成要素と9のユースケースを解説。「現場の賢人」と「スキルの経済」を軸に、日本企業独自のデータ戦略の構想力と目に見える成果をもたらす実行力を鍛える。

目次

第1部 日本企業のためのデータ経営概説(データ経営とは何か、なぜ必要なのか;データ経営の構成要素;シン・ボトムアップ型データ経営の提案;データを使った問題解決 3つのステップ)
第2部 データ経営のユースケース(ユースケースA 研究開発;ユースケースB 消費者心理分析;ユースケースC 法人営業 ほか)
第3部 新しいデータガバナンス(データガバナンスに向けた考察;「使える」データ基盤にするために;データ経営型の組織;AIとデータ経営)

著者等紹介

濱口典久[ハマグチノリヒサ]
KEARNEY東京オフィスを拠点とする経営コンサルタント。戦略オペレーション・プラクティスの日本リーダーおよびアジア太平洋の共同リーダー。またKEARNEYにおける製品デザインの研究機関PERLab(パーラボ)の日本リーダー。東京大学大学院農学生命科学研究科の博士課程を修了、Ph.D.を取得。主に消費財その他の製造業、小売流通・サービス業に軸足を置き、クライアント企業を支援している。サプライチェーン、営業、マーケティング、プライシング、商品開発などにおける業務プロセス変革、デジタル変革および組織変革について数多くの企業を支援してきた

大塩崇[オオシオタカシ]
KEARNEY東京オフィスを拠点とするデジタル&アナリティクス・プラクティスのリーダー。早稲田大学理工学部卒業、同大学院情報通信学科修了後、NTTデータ、米系戦略コンサルティングファームを経てKEARNEYに入社。日本企業におけるデジタル活用の促進に向けて、デジタルテクノロジーを提供する側と活用する側の企業の両サイドのクライアントを支援。テクノロジーを提供する側としては、通信・ICT、ハイテク、エレクトロニクス、商社などを中心に、戦略立案と実行支援、組織変革、M&A支援など戦略からオペレーション・組織まで幅広く支援。一方、テクノロジーを活用する側としては、クロスインダストリーに、デジタルを活用した戦略立案と実行、IT変革、チェンジマネジメントなどを支援

大島翼[オオシマツバサ]
KEARNEY東京オフィスを拠点とするエネルギー・プロセス・インダストリー・プラクティスのコアメンバー。東京大学農学部を卒業後、KEARNEYに入社。2014~2015年資源エネルギー庁電力システム改革室出向。経営・事業戦略から、シナリオプランニングや市場分析、トレーディング・リスク管理モデルの開発・実装まで、企業運営に関わるさまざまな側面においてデータを用いた定量分析を実践し、ファクトに基づくクライアントの意思決定を支援してきた

肖俊毅[ショウシュンギ]
KEARNEY東京オフィスを拠点とするデジタル&アナリティクス・プラクティスの分析・開発チームリーダー。大阪大学経済学部を卒業、京都大学経営管理大学院を修了。電機メーカーの商品企画・開発部門を経て、KEARNEYに入社。各種事業課題へのアナリティクス、シミュレーション、最適化の手法を活用したソリューション設計と実装を専門とする。先進技術の紹介に留まらず、実務で有効なデータ収集・加工、モデル構築の技法を中心にクライアント企業のオペレーション改善を支援。各種市場・業種固有のオペレーション改善に繋がるアルゴリズムの考案やモデル開発を手がける(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

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kaida6213

5
データドリブン経営するためにはどこに気をつけてプロジェクトを進めるべきかが体系的にまとまっている。技術は一要素でしかない。ブリッジ人材が大事ですよね。2025/07/09

Go Extreme

1
データ経営は、経営トップが主導し、データとビジネスを橋渡しする人材に投資し、組織文化としてデータを重んじるべき 日本企業の強みである現場力は、DX推進を阻む「経験・勘・根性」への依存という側面も持つ 「現場の賢人」を鍵として、現場からボトムアップでデータ経営を進めることが、日本企業にとって重要 データ経営の成果を出すためには、小さくとも早期の成功「クイックウィン」→組織にモメンタム AIは「道具」であり、人間の知性を補完・拡張するもの 不安定な事業環境では規模の経済<変化に適応するスキルの経済が必要2025/06/04

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