データレバレッジ経営 デジタルトランスフォーメーションの現実解
ベイカレント・コンサルティング(著)
/日経BP
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「IoT(インターネット・オブ・シングズ)を導入してみたが、見るべき成果が出ない」「AI(人工知能)を活用したいが、何に使ってよいのか見当がつかない」。そんな悩みを抱える経営者やIT担当者が増えています。 本書は悩みにDX(デジタルトランスフォーメーション)の第一人者がずばり答える待望の一冊。AIやIoTといった手段に惑わされず、経営上の目的の実現に向けデータを活用する「データレバレッジ」の発想を学びましょう。 データレバレッジは、経営意志の達成や経営課題の解決に向けた取り組みをデータ収集・分析により加速させる方法論。経営視点で何のために、どんなデータを、どこで活用するのかを整理し、そのうえでAIやIoTなどの適切なツールを活用する。これにより従来の場当たり的な施策と違い大きな成果が得られるはずです。 本書では、ビジネスで必要となるデータの本質や、データレバレッジの方法論の体系に加えて、すぐに実践できる具体的なアクションも詳しく解説しました。さらに基幹系などレガシーシステムからデータを解放して活用するための施策などにも言及しています。 膨大なデータの活用により猛威を振るうGAFA(グーグル、アップル、フェイスブック、アマゾン)の強みや事業戦略を分析し、日本企業の戦い方についても豊富な事例を基に解説しました。 データレバレッジはDXを推進するためにも、強力な武器となります。前著の『デジタルトランスフォーメーション』『デジタルトランスフォーメーションの実際』と併せてお読みになれば、DXとデータ活用への知見をさらに深めることができるでしょう。
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この作品のレビュー
平均 3.8 (7件のレビュー)
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デジタルによる事業構造の変革、従来の効率化のためのシステム導入に止まらない。
デジタルパッチ・・・部分的なデジタル適用(ex.RPA)
デジタルインテグレーション・・・ビジネスモデルの高度化や拡張(…BPRとデータ流通)
デジタルトランスフォーメーション・・・事業構造そのものを変える(ビジネスモデル)
データを分析することで、何を実現したいのか。顧客にどのような価値を、いつ、どのタイミングで提供していくのか。そうした目的を明確に設定して取り組まなければ、データが真の価値を発揮することはない。
活用とは「目的を定めること」と「データに従う選択」
ーベゾスの意思決定ー
1つ目、意思決定を2つに分類する。取り返しがつかないものと、引き返すことができるもの。引き返すことができるものは、失敗の可能性を織り込んでどんどん決定する。2つ目、70%の情報から意思決定する。軌道修正を前提とすれば、間違えることよりも遅いことの方が問題である。3つ目、反対していてもコミットする。一度決まったことには全面的にコミットする。
リスクデザイン・・・意図的要因と非意図的要因に分ける。どうしようもないやつとどうにかなるやつ。続きを読む投稿日:2019.08.08
DXの中でもデータレバレッジに関して書かれた本。
昨今だいぶ企業側の意識も変わってきたと思うが、データが全てではありながら、全てのデータを保管しておくことは、情報流出等の観点からリスクであり、また大…きなコストとなる。
ある調査によると世界のデータは1%も活用されていない(逆に1%のデータはとてつもなく活用されている)と言われるように、目的を持ったデータ管理が必要。
本書ではCX、顧客体験を変えるものに活用すべきと書かれており、一定の納得感はあった。続きを読む投稿日:2023.04.08
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