データドリブン経営を読んで考える、私が伸ばしたいデータサイエンティストの能力

最近、Harvard Business Reviewの「データドリブン経営」を読む。

なかなか役に立つことが多く書かれていたため、ここにメモしておく。

データドリブン経営を実現できる領域には、以下のようなものが挙げられる。

①R＆D

　そもそもとして製品開発はビジネスに大きなインパクトを及ぼすプロセス。

　ここをデータを使いスピード・質を高めることは非常に重要。

②営業、マーケティング

　POSデータを始めスマホの位置情報等新たなデータを組み合わせ、商品構成やパッケージサイズ、値付けなどを徹底的に考える。顧客をセグメンテーションし、購買予測モデルを立て、新しいマーチャンダイジングを作り上げた。

③製造、サプライチェーン

　バリューチェーンや顧客の動き、工場の設計や品質管理など、データが活躍できる場は非常に多い。

④コーポレート部門

　人事における採用・育成・配置転換等。

　財務・経理におけるコスト構造や成長予測、成長機会の把握等。

⑤新規事業、イノベーション

　①に近い。

またデータサイエンスオペレーションを実施する上で、重要なスキルは以下のとおり。

①プロジェクト管理

　略

②データラングリング

　データの発見、クリーニング、構造化

　データ・可視化のシステム、アルゴリズム、モデルの開発と実行

　反復可能なプロセスのためのテンプレートとシステムの開発

③データ分析

　データやデータモデルの開発と仮説の検証

　ビジネスの判断に情報を与えるためのパターンや有効なトレンドの発見

④特定領域の専門知識

　ビジネス目標の定義

　仮説の開発と検証

　非技術面のコミュニケーションの開発

⑤デザイン

　ビジュアルコミュニケーションとプレゼンテーションの開発

　反復的な可視化のためのテンプレートとスタイルの作成

⑥ストーリーテリング

　データやビジュアルに基づくストーリーの構築

　ストーリー仕立てのプレゼンテーションの構築支援

　非技術者へのプレゼンテーション

これらを踏まえて、自分のこれまでやってきた学習を整理すると、Pythonの学習で②と③を鍛え、統計の知識で③を育てようとしている。しかしながら問題は②と③を既存の事業にて活かすことであり、早いところ自分の仕事においてもデータ分析能力をもっと活用できるようにしていかなければならない。

DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー 2019年 6 月号 [雑誌] (データドリブン経営)