データ分析やデータドリブン化が進むにつれて、残酷なほど格差が開いてしまっている事実がある。
オープンデータや断片的なクローズドデータしか扱えない「専門家・コンサル・アナリスト・(自称含む)学者」は、
極めて貴重なクローズドデータを数多く扱ってきた人に、一発でボロ負けしてしまう点だ。
要は、データドリブンが進めば進むほど、リサーチが効かないという事態が出てくるのである。
例えば、企業の財務データや、それを取り巻くCRMデータ・購買履歴データ・価格推移データは、
公開もされないし、機密データとして部外者に一切伏せられてしまう。
（kaggle等で表に出ることもあるが、あくまで下請けを起用という本音がそこに残りあり、偏りが生じる実情を否定しきれない。）
いくら自称学者や自称専門家が「データドリブンな社会を実現！」と鼻息荒く講演したところで、
FP&Aやモデリングや統計学やマーケティングやSCMや市場予測に横串で関わり、
実際にどのようなアーキテクチャや利活用があるか一次情報を知る人からすれば、
ものすごく薄っぺらく、クローズドデータにアクセスできる権限がないため、
その時点で「いくら何を言おうと素人のまま」なのである。
もちろんだが、ずっと勤め人として特定の分野だけをやっていたり、
あるいは横串で見ていても限界があるため、特定のデータ分析だけでそれ以上の実力がつくわけではない。
どこかで過去の栄光を捨て、次のステージへと飛躍していく必要がある。
具体的には、マーケティングができるならPL, BS, CFのモデリングができるようになるとか、
その上でITシステムやデジタル化や統計学やものつくりまで扱えて、
かつ組織作りができるようになるといったように、
データ分析について複数軸を持つようにするのである。
これらは私が経験したことであるが、
ここだけの話をすると、明確に優秀なロールモデルがいた物事でもある。
ロールモデルは複数あるのだが、うち一人（元上司）の話をすると、
誰もが知るBtoCの大手企業を海外進出させ、今はその本体のホールディングス会社で幹部を担い、
傘下の主要企業で代表取締役を勤めている。
私のサラリーマン時代、その元上司は当時39歳で戦略・マーケ・IT3部門を統括する本部長を担っており、
先に挙げたBtoC企業では30代半ば手前で海外進出の陣頭指揮を執った、規格外の異才だ（今もそれら3分野がコアになっていると聞いている）。
私が「これだ！」と思い真似したのは言うまでもないが、
「クローズドデータ」にアクセスできることと同時に、
全体をマネジメントする権限があることの強さを痛感した（権限とは最強のデータである）。
独立した今では、これより更に抽象度の高い経営の悩みや、複合的で大規模な全社戦略周りのクローズデータを扱うが、
いずれも権限やデータ分析技術を飛び越えて、非常に強力な仕組みだと実感している。
現実解。
まだまだデータ分析は伸びるが、
それは単に技術の話であると同時に、
アクセスできる権限や、利活用した経験という、
単にお金で買えない知見の要素まで含んでいる。
それだけでも、いったん組織に所属する意味は十二分にあり、
今までの専門家よりも強固な専門性を得られる立場となった。
boxcox.net、遠藤武。