珈琲ブレイク：なぜ、高齢者向けの生成AI公開講座をやるのか？
先日、ネット飲み会をやっていたら、データ分析の話になり、ちょ～久しぶりに「データドリブン」という言葉を聞いてしまった。20年以上前の言葉で、死語になっているかと。昔、DWHの設計/構築をやっているときは、BI(Business Intelligence)の説明で「データドリブン」を使っていた。
ネット飲み会の話の内容を聞いていたら、「データドリブン」というより、「データどんぶり」やんと言ってしまった。こんな用語はなく、利光造語です。
そこで、生成AIに参加してもらい、「データドリブン」と利光造語の「データどんぶり」を説明してもらった。下記のないようです。
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データドリブンとデータどんぶり、面白いですね！
「データドリブン」は、ビジネスにおいて、経験や勘に頼るのではなく、収集したデータを分析し、その結果に基づいて意思決定を行うことを意味します。
・データの収集と分析:
さまざまなデータを収集し、分析することで現状を把握し、課題やニーズを明確化します。
・根拠に基づいた意思決定:
データ分析の結果に基づいて、客観的な根拠に基づいた意思決定を行います。
・効果の測定と改善:
データに基づいて施策の効果を測定し、改善を繰り返すことで、より良い結果を目指します。
例えば、ウェブサイトのアクセス状況を分析して、ユーザーの行動パターンを把握したり、顧客の購買履歴を分析して、ニーズに合わせた商品を開発したりといったことが挙げられます。
一方、「データどんぶり」は造語ですが、おそらくデータをただ闇雲に集めて、分析や活用をせずに放置してしまう状態を揶揄する表現でしょう。
・データの収集のみ:
データを収集するだけで、分析や活用を行いません。
・分析の不足:
データを分析するものの、表面的で、深い洞察を得ることができません。
・活用されないデータ:
分析結果を活かさず、意思決定や行動に結びつきません。
これは、データを有効活用できていない状態であり、せっかく収集したデータが宝の持ち腐れになってしまいます。
「データドリブン」と「データどんぶり」の違いを、料理に例えると、
・データドリブン:
厳選された食材（データ）を、レシピ（分析手法）に基づいて調理し、美味しい料理（成果）を作るようなものです。
・データどんぶり:
色々な食材（データ）を丼に詰め込むだけ詰め込んで、味が混ざって美味しくない、あるいは食べきれない（活用できない）状態のようなものです。
ビジネスにおいては、データドリブンなアプローチが重要であり、データを適切に収集・分析・活用することで、より良い意思決定を行い、成果を向上させることができます。
データどんぶりにならないためには、
・目的を明確にする:
何のためにデータを収集するのか、どのような分析を行うのか、目的を明確にする必要があります。
・適切なツールを使う:
データ分析には、適切なツールや手法を用いる必要があります。
・結果を解釈し、行動する:
分析結果を正しく解釈し、具体的な行動に結びつける必要があります。
これらの点を意識することで、データを有効活用し、ビジネスの成功に繋げることができるでしょう。
