まあ、大半が言ってることもやってることもボケボケやし、なんとIT機器を導入したらええとか、データをとればええとか、SI屋もノウハウないままで御用聞きなんで、経営トップ自らエクスチェンジがわからない変革できないまま間違いなく失敗に向かうというストーリーを歩んでるケースが多いんだな。
経産省にデータ見ててもちょっと現実的でない話満載なんで、そりゃ一軒乗りかけたIT企業も意外にあかんわということになってたりしてね。よく目にするのがビッグデータなどAIなどということで何かできるぞという雰囲気だったけど、今や何もできないぞという雰囲気万歳だし、企業の基幹システムを置き換えるんだと意気込んでいたところも、そんなことはとっても無理でローコードでできるやんとうことになって、これじゃ売り上げとれんというようなことも露見しつつあるよな。
たとえば、ちょっと自分とこのサイトを変更したいという時に外部に依頼しなければならないとか、ブログを更新する時に誰かに依頼するとか、取引先のデータを分析するときに誰かに依頼するとか、、、、こんなことが普通であると、毎週何かを変えるということが事実上難しくなる。こういうことだ。サイト変更したんだけどちょっとしっくりこなかったんで大きく手直ししたいということなんかが難しいということだ。他にデータ解析でもそうだ。一旦依頼して取引先と討論してみて、いやもうちょっとこいうふうに分析してみようというときにまた他に依頼する。。。。こういう調子なら当日すぐできることが数日どころか翌週になってしまうということになる。これではレススピードがおそくて全くダメだ。
まあ、何でもかんでもいきなり自分で全部できるようになるということも難しいし、専門的知識の習得だけでも数年かかk流ということもあるだろうけど、それでも自分で全てできるようになるあdpバンテージは計り知れない。ちなみに自分的には統計やその他の独自の手法を使ってデータを集める仕組みと解析できるノウハウを独学だが30年ぐらいかけてものになるレベルにまでなった。これだけ時間かけても価値はあると思う。皆さんはどう考えるだろうかね？
こんなんばっかりだよあなた。当社はデータアナリストを何名いますなんていうところほど怪しい。こういうところが本当に必要なことを流行語で終わらせるんだろうな。
これなんかよくあるフェイクニュースに近いな。
これは分かりきった話だな。
よくある言葉遊びで、DXだのビッグデータだのAIなどの言葉が流行語になっているけど、全く内容を理解していないところが日本企業の大半なんが結構さびしい。まあ、流行に乗って売り込もうとするIT企業の底の薄さが露見してるんだろうけど、本質的な改革に進めないと、いつまでも流行語に反応してわかりも新ところに金を使って、結果それが成果を上げられないということになる。まあ、業務改革の一環で経費やコストダウンということで導入するのならまだマシだけど、それで勝ち抜けるかどうかはまた次元お違う話だと思う。そういえな大昔POS入れれば勝てますといってた詐欺みたいなPOSメーカーがいっぱいあったけどな。それで今どうなったかんて考えると、システム導入しても当面は業務改革ができるかもしらんけど、そんなもんどこもすぐに追いつくもんだよな。。。それぐらい経営者なからわかってるやろうはずやけどね。。。でもわかってないんだな。自分が理解してないとブラックボックスのIT事業部の言葉に乗ってしまう。情けない話だ。
データマーケティングとかデータドリブンとか名称を自由に変えていくのはいいとしても、既存の企業を鴨にする話が横行している。ひどいのになると、今までのデータと自社のネットから得たデータをマージしてなんとかしようという話。で、その登壇している企業でなにができるの？というとデータの統合とかだけ。それで実際にどう言った改善ステップをやっていくのかを指導できるノウハウがほとんどない。いや今まで聞いてると全くない。
これって昔POSを入れたら売上上がって利益が出ますといって導入してみたけど、導入提案しているところは単なるレジ屋で実際にどう売り上げを上げるのかということは全く未経験で何もできなかったわからなかったと同じことが起こっているんじゃないだろうかね。まあ、アイドマの論理とかいってる段階で怪しいと思うようにしたほうがいいね。全く現場を知らんということの証明しているようなもんやからね。
日本の企業ではほとんどできてないことやけどね。ひどいところになると、まあ、判断の最後は感覚ですよなんて言ってるところもあるしね。これは非常に無責任かもしれない。
という事ですよね。
まあ例年通りの事業計画を作ってるような企業では来期は全くダメだ。ビジネスモデルを基本から見直す、新たなビジネスモデルを組み込む、新たな事業を作り上げるぐらいのことが必要だ。普通に企業なら今期の事業計画を見て数字的にはそれをトレース、それ以外のところは個々の事業の見直しなどを入れてまとめてくるのが普通だけど、それでコロナ時期がうまくいっているところはほとんどないはずだ、とすると、来期は大きく挽回する？それともコロナの影響がまだ続くということで違ったビジネスモデルや新規事業を組み込むということが必須になるわけで、それが作れないなら来期の事業計画はほとんど役に立たないものとなる。これはその企業やその周りにいるコンサルの本当の力の見せ所なんだけどね。。。。。基本ビジネスモデルが作れない組み込めない新規事業が作れないコンサルとは契約しないことが必須になるかもしれないね。
今年の一年の計を立てるのが普通なんかも知らんけど、、、そんなことより、この手のリズム力のある曲を聴いてとにかく分析だ。
もっとあたらしいデータの収集方法で、もっとあたらしい独自の分析手法を確立できる方向になるようにしたいなあと思ってますね。。。同じことはここ10年以上同じですが。。。。。
もちろんそのうちの何種類かは実際のコンサルティングでも活用しているけど、データ分析なんてデータ分析で出た数式やグラフからどう日本語にするかで大きく解釈の幅が変わる。そこに分析対象の情報を理解できるかどうかも相当大きい。理解してる人が喋ると相手に通じる言葉になるが、理解していないと単なる分析結果を棒読みすることになる。よくデータサイエンティストが名前ばかりで使えないと言うのと同じだ。データ分析結果をどう翻訳できるのかさらにはそこからアクションプランに持っていくことができるかどうかで、これまた全く次元の違う話になる。
平たく言うと統計分析力を熟知しているなんてことは大したことではないと言うのと同じだ。。。。
この時代今までのその業界の論理と言うものをが全く通じないと言うことが表面化した年だった。でもその時に論理の代わりにベースになるのがデータ分析だ。そのデータの分析方法と使い方がわかるコンサルや研修講師はこの時代だから逆に仕事も多数来てるだろうけど、そうでないコンサルや研修講師は結構苦労した年だったと思うね。
データが読めるか読めないかは、自分で継続して諦めないで本当にさまざま手法で分析してみることが最低条件だ。さらに分析をしてもて何種類もの仮説を出して、それをベースにまた分析し直し、それを何回か繰り返してアクションプランを出せるかどうかによる。このサイクルを何千回繰り返すことができるかどうかによるだろうね。できない人はコンサルとか研修講師は諦めた方がいいかもしれないね。だからデータ分析ができる人材が少ないのは仕方がないことだね。
所詮AIで認識技術と統計分析だよなみたいなことを言うと、元も子もない味気ない話になってしまうのかも知らんけど、実際はそうなんだよな。
統計という言葉が色々かわて最近は二文字言葉になっておしゃれで最先端ちっくになった気がするが、実戦でなかなか活用できないのは昔から一緒だ。
まあ、AI関係者？？？が壮大なこと言いすぎて一般ユーザーにはさらに手の届かないような気分にさせたり、気がついてれば自然と使っててそれほど恩恵を認識してないみたいなこともあったりする。まあ、データサイエンティストみたいな何ができるのかわからん職業分野を作ったりした方が悪いんだろうけど。。。
再度統計に目を移すと最近の話ではなくって大昔から統計はある。パソコンが普及する前からかもしれない。それが何回も波を超えて最近はAIとかビッグデータの言葉で再浮上しようとしてまた失速状態になるという輪廻を繰り返している。
まあ、経営は理論だ感覚だデータだという三つ巴のトレンドがぐるぐるまわってるから仕方がない。その3個の要素を組み合わせた提言をすればいいんだけど、そういうところが少ないのと、トレンドが変わることで儲かるところが多いんだといういつものどこかの策略にハマっているのかもしれない。まあええけどね。と、取り留めのないことをぶつぶつ書いてみた。。。
やっぱり現場感がわからんことですかね。。。。自分で流通でも製造でもリアルを数年以上やっていればわかるともうんですが、頭で論理で考えるとクライアントとのコミュニケーションが取れないことは確実です。データアナリストもそうですね。現場を経験していないデータアナリストは本当に使えません。
統計分析をやる人も結構いるけど、実戦で使えない分析は全く意味がない。マーケティングでこんなん出ましたということは簡単なんが、そこからアクションプランにつながらなければこれまた全く意味がない。
ビッグデータでもそうだ。最近なぜか流行語になってるようだけど、ほとんどのプロジェクトは公共的に役に立つとかいうのはいいんだけど、このレベルでは企業的には使えるかどうかというレベルのものはなかなかお目にかからない。ビッグデータという割には庶民には関係ないような感じだ。こんなんでいいんかな。。。。
大昔はデータ分析、その次は統計分析、その次はビッグデータ、その次はAI？？？
データをいろいろ遊び使い倒せば、こんなことが予測できるのかということが見えてくる。普通にピボットで数値を整理したりするだけでもなく、グラフ化して見えた気になるだけでもなく、実際にデータをブーンブーンふりまわしてそこから面白いことや今まで気が付かなかったことを発見する。。。。これがこれからの最も使える大きくて画期的な手法だと思う。。。。というのは自分だけかな。。。数字を過去のデータですからなんていう輩は問題外だし、グラフを見て何となくわかりますなんて数分で片づける輩も問題外だな。