データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」

著者名：木田浩理【著】/伊藤豪【著】/高階勇人【著】/山田紘史【著】

日経BP（2020/10発売）

• ISBN：9784296107636

内容説明

「データ分析」はビジネスの基本スキル
文系・理系は関係ない

　「データ分析はデータサイエンティストの仕事」というのは、もはや古い考え方です。最近では「ビジネストランスレーター」という役割も重要視されています。「データサイエンティスト」でなければできない高度な分析はありますが、ビジネスで役立てるには、必ずしも高度な分析は必要ありません。しかも、最近ではGUIを備えた「データ分析ツール」が充実し、プログラミングなどできなくてもデータ分析は可能です。

　だからといって、「ツールさえあれば、誰もがビジネスで役立つデータ分析ができる」というわけではありません。AI技術を活用し、データさえあれば自動で高度な分析をしてくれるツールもありますが、やみくもに使うとトラブルを起こしかねません。

　データ分析を“うまく”進めるには、身に付けないといけない方法論があります。本書では、著者らが成功と失敗を繰り返して見つけ出した独自の「５Ｄフレームワーク」という方法論を解説しています。いくら高度なデータ分析手法をマスターしたとしても、本書で説明しているような方法論を知らなければ、ビジネスで役立たせることはできません。

　本書を読むのに、データ分析の前知識は必要ありません。文系も理系も関係ありません。「データ分析はビジネスパーソンの基本スキル」となるのはもうすぐそこまで来ていると思います。「データ分析人材になる。」との決意を持って本書を読めば、ビジネスで役立つデータ分析の進め方が分かります。

目次

第１章　経験値を上げる　～失敗と成功の経験談～
１-１　多くの企業が直面している課題
１-２　失敗エピソード
１-３　成功エピソード
１-４　成功事例応用編

第２章　実践５Ｄフレームワーク
２-１　ステップ１ Ｄｅｍａｎｄ
２-２　ステップ２ Ｄｅｓｉｇｎ
２-３　ステップ３ Ｄａｔａ
２-４　ステップ４ Ｄｅｖｅｌｏｐ
２-５　ステップ５ Ｄｅｐｌｏｙ

第３章　５Ｄフレームワークによるデータ分析人材育成法
３-１　人材育成に苦慮する企業
３-２　管理職・リーダーのための５Ｄフレームワーク
３-３　文系データ分析人材の育成の留意点
３-４　文系データ分析人材が育てば企業文化が変わる
３-５　三井住友海上のデジタライゼーション

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。

[ほし]

データ分析=理系の仕事、と捉えられがちですが、文理問わずデータ分析のスキルは今後働くうえで必要なものであると本書は語ります。データ分析を5Dフレームワーク(Demand,Design,Data,Develop,Deploy)に分解し、それぞれの要点が分かりやすく説明され、初心者の自分にもイメージが湧きました。データ分析人材の育成法について述べられている箇所は、そのままどう自分が学んでいけばよいかという点で応用が出来そうです。これからデータを使ってあれこれしようとする人にお勧めの一冊です。

2022/04/02

[エリナ松岡]

自社内でデータ分析のチームを立ち上げる場合にちょうどいい感じの本かと思います。必要十分なだけ技能を身につけて、さっさと分析を本業に役立てる、といったスタンスです。また、サブタイトルにあるように、外部等から分析の専門家を招いた際は、そういった人材がビジネストランスレーター、つまり仲介者となることも目論んでいます。

2021/07/14

[ぶう]

企業でのデータ活用というと、すぐにデータサイエンティストを育成、採用しなければとなりがちだが、本当に必要なのは「ビジネストランスレータ」。データ分析担当者と現場との橋渡しをし、価値創出するのが役割であり、文系人材でもなることが可能。このような人材を社内に増やすことで会社は大きく変化する。データ分析PJには5つのステップ「Demand(要求)」、「Design(デザイン)」、「Data(データ)」、「Develop(開発)」、「Deploy(提供)」があり、これらをしっかりと意識して進めることが成功の鍵。

2020/12/15

[Taizo]

データサイエンティスト不要論であり、ドメイン知識を持った人が分析できれば（すれば）いいじゃん？といったニュアンス。5Dフレームワーク（①Demand②Design③Data④Develop⑤Deploy）と言う切り口でプロジェクトの進め方を解説、さらにそれぞれの段階における失敗事例と成功事例が5×2で10事例載っています。自分含む若手データサイエンティストは須く本書の内容を心に刻むべきかと。対象が非分析人材である以上、本書の内容は最低要求ラインだと思った方がいいので。（完全に自分への戒めです笑）

2021/08/15

[yyhhyy]

元SPSS販売営業で今はマーケティングの分析をしている人によるデータ分析失敗あるあると注意点の紹介本。機械学習で業務効率化や顧客サービスを改善するといったソリューション系の話はなく古き良きデータマイニング分野の今。その用途であればPython・Rより市販のソフトを現場が買え、というアドバイスはその通りだと思う。

2021/02/21