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突っ込みどころ満載の“おかしな分析グラフ”はなぜ生まれるのか：「データ駆動型ビジネス」の課題を整理
大量のデータをビジネスに生かす「データ駆動型ビジネス」。その推進に当たり、データ分析者の焦りや先入観が思わぬ落とし穴になりかねない。
ネイト・シルバー氏は、ブロガーおよびデータジャーナリストとして名をはせている。米政治・経済ブログ「FiveThirtyEight」の創設者および編集長として、多くの企業の経営幹部と同じ観点から、大量のデータをビジネスに活用する「データ駆動型ビジネス」の問題を見ている。「企業の意思決定プロセスのどこに分析が適合するのか」「どのツールをデータ分析に使用するのか」「Webサイトの情報分析に、十分な時間を掛けるようにするのか」という問題だ。
これらのタスクには非常に時間がかかる。その理由の1つは、ビジネスデータ分析の分野では、データの分析や視覚化、解釈についての業界のスタンダードとベストプラクティスの策定が遅れていることだ。
「このトピックについて話し続けて数年になる。話せば話すほど、私たちのフラストレーションはたまる一方だ」。2015年8月中旬に米ボストンで開催された「HP Big Data Conference」で、シルバー氏はこう語った。
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「先入観」がデータ駆動型ビジネスの邪魔をする
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