データ分析・AIを実務に活かす データドリブン思考

河本薫

基本情報

ジャンル
ISBN/カタログNo
ISBN 13 : 9784478115114
ISBN 10 : 4478115117
フォーマット
出版社
発行年月
2022年01月
日本
追加情報
:
184p;21

内容詳細

データ収集システムやAI専門家が優秀でもそれだけではビジネスには勝てない。最先端を行くマネジメント誌『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー』で完売した2019年6月号「データドリブン経営」特集の注目論文、「現場の能力を引き出すデータ分析の6つの型」大幅加筆の上、ついに書籍化!

目次 : 序章 データ分析に成功して、ビジネスで失敗する理由/ 1章 データ分析をビジネスの成功につなげる(問題発見と課題設定を意識する/ ビジネス課題を意思決定プロセスの課題と捉え直す/ データ分析をビジネスの成功につなげるフレームワーク)/ 2章 データドリブン思考を身につける(データ分析をするために意思決定プロセスを整える/ A.反復選択型の意思決定プロセス/ B.体制選択型の意思決定プロセス ほか)/ 3章 データドリブンな企業に変革する(企業の変革を阻む3つの壁/ 社員の心理的な抵抗を行動から変える)

【著者紹介】
河本薫 : 滋賀大学データサイエンス学部教授。元大阪ガスビジネスアナリシスセンター所長。1989年京都大学工学部数理工学科卒業。1991年京都大学大学院工学研究科応用システム科学専攻修了。同年、大阪ガス入社。1998年米ローレンスバークレー国立研究所でデータ分析に従事。2005年、大阪大学で博士号(工学)。2011年社内のデータ分析専門組織「ビジネスアナリシスセンター」の所長に就任。2014年神戸大学で博士号(経済学)。同年大阪大学招聘教授を兼任。2018年より現職(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

(「BOOK」データベースより)

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読書メーターレビュー

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  • ぶう さん

    本書の著者は元大阪ガス所属で現在滋賀大学の教授をされている河本氏。データ分析で大事なことは、アクションに繋げてバリューを出すこと。どんなに優れた分析手法を使おうとも、アクションに繋がらないデータ分析には意味がない。これは彼の著書全般で一貫して主張していること。多くの企業がDXを推進している昨今、その施策の一つとしてデータ分析プロジェクトが進められているが、成果に繋げられている企業は少ないのが現状。本書には、データ分析が上手く機能しない原因や、よくあるアンチパターンなどが多く掲載されており大変参考になる。

  • Taizo さん

    データサイエンス・AI本かと思ったら違った。もっと根本的に仕事のやり方についての姿勢をただしてくれるようなそんな本。データ分析を実務に活かせてない企業が数多くあるとの問題意識から出発。その背景にあるのはそもそもデータ分析以前に、データ分析を活かす思考のフレームワークがないことにあると主張し、新たなフレームワークを提唱している。データ分析は「意思決定プロセスを改善する」ためにあるとし、そのためには設定する問題と解くべき課題からセットで考える必要があるとのこと。分析に携わらない人でも学びの多い一冊だと思う。

  • arsogit さん

    ★★★★★大変素晴らしい一冊。頑張ってデータ分析をしても、「参考になる」「勉強になる」と言われるだけで「役に立つ」とは言われない。そんな経験はデータ分析業務に就いている担当者なら何度もしているだろう。何度もどころか毎回だろう。そんな"役に立たない"データ分析は何が悪いのか、そして何を改善すればいいのかを、筆者の豊富な経験から具体的に解説してくれる。データ分析に関わる部署の人は勿論、全ての経営者が読んでおくべき名著。

  • たー さん

    データ分析を実際のビジネスに活用してきた日本の第一人者だからこそ書ける内容で参考になった。

  • アルミの鉄鍋 さん

    ★4 意味のないデータ分析したくないなぁと思ってたので参考になった。せっかく分析したのにふーんで終わらせない為には意思決定のプロセスが重要。この考え方で何を解きたいのか上司を突っついて行こうと思う。

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河本薫

滋賀大学データサイエンス学部教授。1989年、京都大学工学部数理工学科卒業。91年、京都大学大学院工学研究科応用システム科学専攻修了。同年、大阪ガス入社。98年、米ローレンスバークレー国立研究所でデータ分析に従事。2011年、大阪ガス・ビジネスアナリシスセンター所長に就任。13年、日経情報ストラテジ

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