データ分析をファーストキャリアからの生業にしていると、
直接的に掘り下げて使われない手法が、数多くあると気づく。
分析の本質は「いかに作って世の中や現場を動かすか」という「作り手」目線が重要である。
「作らされる」という前提は製造業で言えば「1時間おいくらのチャージレート」で動く人員だ。
前者の「作り手」は投資対効果の計画まで分析して作り込むが、後者の「作らされる」は単なるコストどまりである。
現実解。
データ分析が「つまらない」になってしまうのは、計画に関与する権限がないというまでが答えだ。
特に情報系人材は、ビッグデータや機械学習やAIを「作らされる」ことがメインであり、投資対効果まではリーチしない。これがいちばんの問題である。
データサイエンティストが、OR(オペレーションズ・リサーチ)や土木計画論で当たり前に出てくるNPVすら使わない状態のは、単に権限の持たせ方をミスしている組織の失敗だと気づこう。
ボックスコックスネット、遠藤武。