データ主導の文化を築く

意思決定サイエンスをひも解く

Howard Friedman

Adjunct Professor at Columbia University

活かしきれない可能性

 

データがあるだけでは不十分——必要なのは適切な文化

  • 多くのプロジェクトが停滞・未活用・関係者の信頼を喪失

  • 早期に気づけば回避できる

  • よくある落とし穴はデータ関連とビジネス関連の2種類

 

文化のイラスト

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データ関連

 

  • 使える／アクセス可能なデータが不足
  • インフラやツールが不十分
  • スキル人材が不足
  • 品質管理プロセスが弱い

ビジネス関連

 

  • 経営層の理解・支援がない
  • プロジェクト管理が弱い／責任が不明確
  • コミュニケーション不足
  • 投資不足
  • 部門間の連携が弱い
  • 意思決定科学の文化が未整備
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5つの重要ステップ

5ステップ

  1. 基本用語を学ぶ
  2. 重要なビジネス課題を特定
  3. 良い問いを立てる
  4. 前提を疑う
  5. テスト＆ラーニング思考を持つ
意思決定サイエンスをひも解く

一、二、三

ステップ1： 言語を身につける

  • リスク、バイアス、実験計画などの要点を理解する
  • 用語の共有がビジネスと技術の橋渡しになる

ステップ2： 適切な課題を優先

  • ツールではなくビジネス課題から始める
  • 重要かつ解決可能な課題に集中する

ステップ3： 効果的な問いを立てる

  • 目標、データ、モデル、前提を探る
  • 表層を超えて本質を明らかにする

質問のイラスト

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四と五

ステップ4： 前提を疑う

  • 現状を問い直し、隠れたバイアスを見抜く
  • データで前提を検証し、革新を促し、意思決定を改善する

ステップ5： テスト＆ラーニング思考を持つ

  • すべての実験が成功するわけではない——それでよい
  • 反復・学習・長期的成長に注力する

モデル以上に大切なのは： 誰もがより良い選択をできるようにすること

練習のイラスト

習うより慣れよ。

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Let's practice!

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