【感想】未来IT図解　これからのデータサイエンスビジネス

データサイエンスの自己啓発の本
勉強になる本ではなく、データ分析の仕事大変だよね、上手くいかないよね、こういうところ大事だよということが書いてある。まあ慰めにはなるのでは

未来IT図解 これからのデータサイエンスビジネス
著：松本 健太郎 、 マスクド・アナライズ

本書の特徴は、データサイエンスビジネスを通じて経験した、失敗の痛みと苦しみも成功の喜びも熟知している著者…たちがキレイゴトをいっさい排除して、誰にも忖度せず、ド直球で「だからデータサイエンスビジネスは失敗する」「だからこうした方が良い」と直言している点である。2011年からつい最近まで書籍では読めなかった、本当のデータサイエンスビジネス、今だからこそわかるデータサイエンスビジネスの話が満載である。

構成は以下の3章から成る。
①このままでいいのか、データサイエンスビジネス
②データサイエンスビジネスを牽引する力の付け方
③データサイエンスが変えていくビジネスの在り方

初心者が手を出すと火傷する。だが、しかしリスクだけを恐れて何も手に付けずにいると大火傷を負う。かもしれない。

AIやビッグデータがなんでも良い方向に変えてくれるというようなバラ色の未来ではない。酸いも甘いも失敗も成功もある。

向かうべき方向性と日々進化する技術を見据える中で折り合いをつけながら前に進むのが正解なのかもしれない。

プロでないとわからないと目を背けてばかりでは何も始まらない。わかることわからないこと。知るべきことそうでないことを切り分けながら、取捨選択しながら学び、良い意味でプロに騙されないような軸を持ちながら付き合っていく必要がある。続きを読む

#flier

DXは具体的なところを決めていくのが難しい
意識改革重要

他の本と比べて目新しいところはなかった

問題の指摘はその通りだと思うのですが、それに対する提案がなかったり、一般の域を出ていなかったり。自分には合わなかっただけで初心者の方にはいいのだと思います。

トレンド本と言って良い本。旬なネタで現在進行形の現場の動きや、提供側の視点での事例紹介などが記載されているので、採用する側の人が読むとちょうど良い感じにお互いが歩み寄れるような雰囲気があります。

た…だ、パートワンの各種指摘は、当たり前すぎな上に、採用する側のシニア層からすると鼻につく書き振りなところもあるかなと、ある意味同業の営業の昭和生まれからは指摘したいw

結局、データサイエンスなるものが自社のビジネスに役に立だせることができるか？平たくいうと、それウチが儲かる話なの？って言うドライな所が最も大事だと思うのだが、その急所の部分は発注側が責任もって欲しい所。

この本は、そう言う点で、発注側になる人が、一読して、基本的な言葉とか、勘所みたいな物を認識するのに良いと思う。

逆に受注側の本気でデータサイエンスを学びたいって言う様な技術者には、初学としての知識が得られると思って手に取ったほうが良いかも。

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データサイエンスビジネスについて、
ざっくり書いてくれている本。
どちらかというと初心者向けかなと思うが、
それでも全体感を掴むには分かりやすかったと思う。

これからデータサイエンスビジネスに
取り…組む人であれば、一度読んでみてもよいと思う。

【勉強になったこと】
・AI・データ分析における開発では、
　ユーザー企業による開発の内製化や少人数が
　短い期間で開発とリリースを繰り返す
「アジャイル型開発」の採用が増えてきている。

・分析前までにかける時間はプロジェクト全体の8割程度

・データサイエンスビジネスでは、何よりもまず、
　データから何を知りたいのかを定義すること。

・時系列データは、傾向変動、循環変動、
　季節変動、不規則変動の4種類に分類出来る。

・ディープラーニングとは、従来は人間が
　与えていた特徴量を自ら探す学習法のこと。

・2018年の日本の広告費は、
　総広告費6兆5,300億えんで、インターネット広告が
　1兆7,589億円となっている。

・データ分析チームが活躍するためには、
　KKD（経験・勘・度胸）から、
　DNA（データ・数字・AI）に変革すること。
　そのためには、ボトムアップからのアプローチも
　必要となってくる。続きを読む