はじめに
これまで、法人向け業務アプリ開発を要件定義から実装、テスト、保守サポートを一貫して行うSEとして独立後、データエンジニアとしてキャリアチェンジしました。
データ分析現場としては、2年で6社のデータ分析基盤構築の導入構築から拡張、データ活用までサポートしてきました。
そんなSEからデータ分析現場でキャリアチェンジする中で、
- AIやDX、ビッグデータ導入のプロジェクトの進行の進め方が分からない。
- 何を学習すれば良いか分からない。
といったご相談をいただくケースが増えてきました。
「まずは本を買って勉強しよう」と思っても、データ領域に関する本はたくさんあり、何をどのように学べば良いか分からない状況が続きているようにも思えます。
この記事を読むことで
- 自分の事業に当てはまるかどうかの判断が理解できる。
- 必要な課題に対して適切なソリューションを選ぶためのきっかけとなる本を選べること。
がわかるよう記事を書きました。
是非、最後までご覧いただき、学習するための1冊が見つかりますと幸いです。
イシューからはじめよ : 課題の整理
「イシューからはじめよ」は、ビジネスの問題解決に関する洞察を提供する本で、その核心には、「イシュー駆動型思考」や「仮説ドリブン」、そしてコミュニケーションやアウトプットの重要性が掲げられています。
推奨する理由は以下の4点です。
- イシューの特定と分析: この本を読むまで、私は問題を適切に特定し分析する方法を見逃していたかもしれない、と感じさせる1冊でした。 「イシュー」とは、決着がついていない問題であり、本当に価値のある仕事や世の中への影響を目指すためには、この「イシュー」を見極めることが必要です。 事業課題の整理においても、それが何であり、どのように取り組むべきかを理解するためには、イシューの特定と分析が重要です。
- 効率的な問題解決: 「イシューからはじめる」アプローチを用いると、やるべきことが100分の1になると著者は述べています。 つまり、明確にイシューを定義し、それを中心に問題解決のプロセスを進めることで、効率的に課題を整理し解決に向けたアクションを起こすことができます。
- ロジカルな思考とコミュニケーションの強化: この本は、ロジカルな思考とコミュニケーションのスキルを磨くための一冊でもあります。 事業の課題を解決するには、個々の問題に対する解決策を見つけるだけでなく、それを他人に理解させ、協力を得る必要があります。 この1冊を読むまでは、そのようなスキルを磨くチャンスを逃し、調整ごとの円滑さに欠けていたようにも思えます。
- 知的生産性の向上: 「イシューからはじめよ」の手法を学ぶことで、問題解決にかかる時間を短縮し、生産性を大幅に向上させることができます。 この本を読まなければ、そのような効率的な問題解決の手法を見落とす可能性があります。
以上の理由から、「イシューからはじめよ」を読まないと、事業の課題整理とその解決に向けた効率的なアプローチや、他人との効果的なコミュニケーション方法など、重要な知見とスキルを得るチャンスを逃すことになる可能性があります。
データ分析のリアル まるごとQ＆A : 事例ベースで解決策の大枠を理解する
「データ分析のリアル まるごとQ＆A」は、組織や個人がデータを活用して競争力を強化するために、データ分析プロジェクトの設計から実装、さらにはデータの収集と管理に至るまでの具体的な問題解決策をQ&A形式で提示しています。
この本の推奨理由は以下5点です。
- データ分析プロジェクトの開始方法がわからない： プロジェクトの最初の一歩をどのように進めればよいのか、どのように上司を説得すればよいのかなど、データ分析プロジェクトの開始に関する様々な疑問に対する具体的な答えが提供されています。
- 組織の人材育成やチーム構成に困っている： データ分析のための専門部署を作るべきか、内部のメンバーを育成するべきか、外部から新たに採用すべきかなど、人材育成やチーム構成に関する課題に対する解決策が提供されています。
- データ収集・取得でつまずいている： 自社のデータ収集方法、データ管理コストの効果測定、他部署とのデータ共有の問題など、データ収集と取得に関する問題に対する具体的なアドバイスが提供されています。
- データ活用ツールの選択や使用に迷っている： どのような分析ツールを選べばよいのか、データ分析基盤の構築方法、データレイクとデータウェアハウスの違いなど、ツール選択や使用方法に関する問題に対する解答が示されています。
- データ可視化やマネジメントでの課題： データの可視化の重要性、ダッシュボードの作成方法、KPIの設計方法、データマネジメントとは何かなど、データ活用全般にわたる問題に対する解決策が提供されています。
特にデータ分析の初心者や事業課題の整理、データ分析プロジェクトの推進などに役立つため、この本の読む前後で、データ分析を用いた問題解決や戦略立案の効率化や高度化に変化が出てくると思われます。
また、私自身もindexとして利用することで、リスクマネジメントにも活用しています。
実践的データ基盤への処方箋〜 ビジネス価値創出のためのデータ・システム・ヒトのノウハウ: データ基盤全体を理解する1冊
データを活用しようと考えている組織のリーダーやデータ分析に携わる全ての人々にとって、この本は必読の一冊と考えています。
技術的な部分はそこまで深くありませんが、この一冊がないと、データ基盤と利用者を含めた全体像の理解に時間がかかりますが、読むことで早期理解でき、別書籍の理解も進むかと思います。
詳細な推奨ポイントは以下のとおりです。
- 現代ビジネスにおけるデータ活用の重要性を理解できる： ビジネスがデータ駆動型に移行する中で、データの整理、管理、解析が企業の競争力を大きく左右します。データ活用の重要性とその実現方法について深く理解できます。
- データ基盤の構築と運用のノウハウを得る： データ基盤の構築は非常に複雑であり、データの取得、格納、分析、そしてビジネスの意思決定につなげるまでに多くのステップが存在します。 この本は、これらの各ステップで何をすべきか、どのような落とし穴が存在するのか、詳細に解説しています。
- 実践的な知識を得る： この本は理論だけでなく、具体的なケーススタディやベストプラクティスも提供しています。これにより、読者は実際のビジネスシーンにおいてどのようにデータ基盤を構築・運用すべきかを具体的に理解できます。
- データ分析の組織運営について学ぶ： データ基盤を適切に活用するためには、それをサポートする組織の在り方や人材の育成も重要な要素です。この本では、データ分析組織の立ち上げや運営についての知見も提供しています。
本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 : 分析手法の整理
この書籍「本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 統計モデル、深層学習、強化学習等 用途・特徴から原理まで一気通貫!」は、データ分析の多様なモデルについて、その基本的な理論から応用方法まで幅広くカバーしています。
この本の推奨ポイントは、以下のとおりです。
- 適切なデータ分析モデルの選択困難： データ分析は多種多様な手法が存在し、それぞれの手法には適した使用場面と制限があります。 また、具体的な状況に適切な分析モデルを選択できないと、データから有用な情報を引き出すことが困難になります。 この書籍では、回帰分析、深層学習、強化学習など、様々なデータ分析モデルについて網羅的に取り扱っており、それぞれのモデルがどのような状況で最適であるか理解するのに役立ちます。
- 分析モデルの理論的な理解不足： データ分析モデルを適切に適用し、その結果を適切に解釈するには、それぞれのモデルの背後にある理論的な概念を理解することが必要です。 この書籍では、各モデルの原理や特性について説明しているため、その理論的な背景を理解するのに役立ちます。
- 非定型データへの対応能力不足： 近年、画像やテキストなどの非定型データが増えており、それらを扱うための深層学習などの新たな手法が求められています。 しかし、これらの手法は伝統的な統計モデルとは異なる理論に基づいており、理解や適用が難しい場合があります。 この書籍は、非定型データの扱い方から深層学習を用いた自然言語処理モデルまでを網羅しているため、非定型データに対応する能力を身につけることができます。
- データから有益な知見を引き出す能力不足： データ分析の最終目標は、データから有益な知見を引き出すことです。 この書籍は、クラスタリングや主成分分析など、データから知見を得るための分析手法についても解説しています。 これにより、データ分析結果をビジネスや研究の視点から解釈し、意味のある洞察を得る能力を向上させることができます。
この書籍はデータ分析のさまざまな側面を網羅しています。 これを欠いた状態でデータ分析プロジェクトに取り組むと、効率的な分析、正確なモデル選択、最新技術への対応などの面で困難が生じる可能性があるため、データ分析の初学者から現場経験の長い方まで、幅広い読者層にとって有益な一冊と言えます。
まとめ
- イシューからはじめよ
- データ分析のリアル まるごとQ＆A
- 本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 統計モデル、深層学習、強化学習等 用途・特徴から原理まで一気通貫！
- 実践的データ基盤への処方箋〜 ビジネス価値創出のためのデータ・システム・ヒトのノウハウ
さいごに
上記のように、データ分析を進めるために必要となる知識はたくさんあります。
「初回は伴走しながらデータ基盤構築をサポートしてほしい」
「データ基盤について定期的に教えてほしい」
このようなご相談もお受けしております。
無料でご相談可能ですので、お気軽にご相談ください。
お待ちしております。
