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河本 薫
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最強のデータ分析組織 Kindle版

河本 薫 (著) 形式: Kindle版
4.2 5つ星のうち4.2 388個の評価
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データサイエンティストを目指す人、社内でデータ分析組織に携わる人、
これから同じような組織を作りたい人、イノベーションや業務改革を成功させたい人に！

日経情報ストラテジーが選ぶ「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」の初代受賞者である、大阪ガスの河本薫氏による待望の2冊目となる本。同氏が所長を務めるデータ分析組織「ビジネスアナリシスセンター」の生い立ちから数々の失敗、乗り越えてきた壁、そして分析組織のリーダーに求められる信念と行動を初告白します。

社内外の誰からも注目されていなかった無名のチームが、いかにして日本一有名なデータ分析組織に生まれ変われたのか。チームを率いる著者がこれまで語ることがなかった苦悩や挫折、そして、ある日突然有名になってからの状況の変化などを、余すところなく赤裸々につづった一冊です。

本書はデータ分析の手法の紹介にはフォーカスしていません。なぜなら著者は「データ分析は業務改革やイノベーションを実現するための手段の1つに過ぎない」と考えているからです。むしろ、チームのメンバーとデータ分析でイノベーションを起こすという「ミッション」を共有し、問題を解くことではなく会社に役立つことに価値を置く「カルチャー」を育み、社内の事業部門から「信頼（レピュテーション）」を勝ち取ってイノベーションを達成することがデータ分析組織の役割であり、責任範囲であるという持論を展開します。そのために必要なノウハウや社内での話の進め方、人の巻き込み方などの経験談をふんだんに盛り込みました。
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  1. 本の長さ
    261ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 付箋メモ
    Kindle Scribeで
  4. 出版社
    日経BP
  5. 発売日
    2017/11/24
  6. ファイルサイズ
    6424 KB
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登録情報

  • ASIN ‏ : ‎ B077ML63W5
  • 出版社 ‏ : ‎ 日経BP (2017/11/24)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2017/11/24
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • ファイルサイズ ‏ : ‎ 6424 KB
  • Text-to-Speech（テキスト読み上げ機能） ‏ : ‎ 有効
  • X-Ray ‏ : ‎ 有効
  • Word Wise ‏ : ‎ 有効にされていません
  • 付箋メモ ‏ : ‎ Kindle Scribeで
  • 本の長さ ‏ : ‎ 261ページ
  • カスタマーレビュー:
    4.2 5つ星のうち4.2 388個の評価

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河本 薫

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上位レビュー、対象国： 日本

ルゼクワトロ
5つ星のうち5.0 "データ分析"と"共に"という視点
2023年2月25日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
昨今、デジタル戦略部という組織はどこにでもある組織になりました。データ分析のみならず、新しいことに取り組む組織です。
その組織がぶつかる壁はいくつかありますが、使ってくれる現場との壁ではないでしょうか。

せっかくDXを試みても、再現性のある形とならなければ、成果は期待通りとなりません。

なぜ再現性が生まれないのか、PoCで終わるのか、それはデータ分析しかり、新技術しかり。

そのことを「データ分析組織」形成と成功からみたアドバイスや要諦として纏められたのがこちらだと思いました。
データサイエンティストというどこか華やかな、取り上げられるネーミングの職種も、本質的に何をしているのかというと会社への貢献です。

組織間の関係の持ち方にも注目できます。対等なんですよね。他の組織と共になんですよね。
でもどこか、流行りに便乗して、デジタル戦略部みたいなところにいる人たちは、勘違いをしてしまう。誇り高く仕事をすることは良い事ですが、他と対等である。

組織は作ったがうまくいってないという人は、こちらの著書がとても参考になると思います。
目的と手段を履き違えない事。色々考えながら読みました。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
Amazon カスタマー
5つ星のうち4.0 データ活用の実際がとても分かり易い
2019年12月12日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
データ分析の世界が、実体験を通じて記述されていて、ドキュメンタリーのような読みやすさで理解しやすかった
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
総裁
5つ星のうち3.0 猪突猛進な取組が生んだ苦労話にすぎない
2020年3月7日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
エゴイスティックにことを進め失敗した失敗談が多い。
現場にどう使わせるかという観点が甘いように思う。
3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
don
5つ星のうち5.0 悲しいなぁ。。
2023年1月25日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
著者や内容の評価は既出なのであまり触れません。非常に参考になりましたし、私が所属している組織にも適用したいと思ったため☆5です。

レビュータイトルですが、なぜここまでしてデータ分析組織が動かなければならないのかという憂いから来ています。既存事業、新規事業しかりあらゆる事業はたとえデータ分析者が不在であっても「分析や最適化、予測がそもそも付きもの」です。著者組織の分析メンバーは課題を「見つける」からアウトプットを「使わせる」に過剰なほどコミットしていますが、一方でなぜ事業部の方が率先して課題を見つけられないのか？分析結果が使えないからといって非協力的なのか？について非常に疑問に思いました。実際に著者の会社で働いたことがないため暴論であることは前置きしますが、データ分析組織は優秀なものの事業部が非常に怠慢と感じてしまいました。

論理が飛躍して申し訳ありませんが、日本は労働生産性が低いと随所で言われている所以もあらゆる会社の事業部にこういった視座が欠けているのではと思ってしまいました。

とはいえ憂いてもしかたがないため、著書があるかと思います。
ただ、データ分析者に限らずすべてのビジネスマンが分析的思考をもって事業に臨めるような書籍であったり、社会的要請が出てくることを願うばかりです。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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Slowstarter123
5つ星のうち5.0 データ分析に限らず、組織横断的なチームを率いていく上で必要な視点が得られる本
2020年5月31日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
本書は、大阪ガスのデータ分析組織を会社から必要とされる組織に変えた著者が、そのノウハウを解説する。

データ分析に限った本ではなく、組織論・リーダー論を含む内容。
間接組織、横断的な組織で働く人にとって、どうやって価値を生むかの取り組みが参考になると思う。

■データ分析者の3つの力
・データ分析を活用できる機会を「見つける力」
・データ分析の問題を「解く力」
・データ分析から得られた結果を現場に「使わせる力」
→一人の担当者がこれらを全て一気通貫で担えるように、万遍なく力を伸ばしていくことが重要。

■データ分析組織としてのスタンス
・データ分析は、問題を解く「手段」に過ぎない。データ分析で得られた知見をビジネスの現場で役立てられて初めて、価値が生まれる。
・そのために、単にデータ分析するのではなく、事業部門の担当者と協力して業務改革を完了するところまでを「私たちの責任範囲である」と決める。
・そのために、事業部門の担当者からお題が出てくるのを待つのではなく、担当者のところに何度も通って業務課題をヒアリングし、データ分析でできることをディスカッションする姿勢が必要。
・そうして得られた「分析結果の意思決定への寄与×意思決定の重要性」で会社への貢献度を測る。
・業務部門から案件の費用を貰うスポンサーシップ制度により、データ分析に対する費用対効果のアセスメントをし、結果を出すことにコミットする。
→ただし、成果の公開については、事業部門を立てて、分析組織は「縁の下の力持ち」という立場をとる。

■分析組織のリーダーとして
・ロールモデルを定義する（メンバがどんなキャリアを歩んでいけるのかを明確にする）
・成果をアピールする（単なる便利屋で終わらせないために、レピュテーションを高める）
・人を育てる（「見つける→解く→使わせる」を一気通貫で担わせる、1つのプロジェクトは一人のメンバーに任せる）
・モチベーションを高める（新しい案件を増やす、チームの中で成果を称える機会をつくる、会話する）
・抵抗を乗り越えることに熱意を持ち、戦術的に行動する（ボトムから情報を上げる、信念を尊重する、こっそり始める）
→一緒に働くメンバーを幸せにすること
3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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Jetstream
5つ星のうち4.0 データ分析のバイブル
2019年2月21日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
データ分析の第一人者の著書です。機械学習で成功するための方策が学べます。逆に失敗事例も学べます。AIや機械学習はこれを読んでから取り組んだ方がいいです。
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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Amazon カスタマー
5つ星のうち5.0 特にデータサイエンティストを目指す方に
2021年6月24日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
様々な方にオススメできますが、特にデータサイエンティストを目指している方は必読でしょう。この職種を目指される方は、データ分析の「分析」にフォーカスされる方が多いですが、本書ではビジネス課題の解決に至らなければ分析には何の意味もないということが繰り返し述べられています。これは実務経験があれば自明ですが、これから目指す方にも本書を通じて是非ご理解いただくのが良いと思います。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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yukimai
5つ星のうち3.0 参考になりました
2018年1月25日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
参考になりました。内容としては、強調する為か同じことが繰り返し述べられるますが、回数が些か多い気がします。半分のページ数で事足りる印象です。
8人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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