しんゆう/ データ分析とインテリジェンス

「データを使いやすくする人」たまに「データを分析してインテリジェンスを提供する人」

[しんゆう/ データ分析とインテリジェンス @data_analyst_]

＞単行本版を全面改訳した決定版

また新しい気分で読めるのは楽しみ。単行本化されたとき本当にびっくりしたのはいい思い出

国家情報局絡でインテリジェンス関連本にブームが来るか？？

https://t.co/f3rxg5fH7h

[しんゆう/ データ分析とインテリジェンス @data_analyst_]

技術的制約がすべて解決しても、データ整備はなくならない。生データから直接集計しようとすると、性別一つでもソースごとの分岐、表記ゆれの吸収などが全部クエリに入ってくる。AIに書かせても毎回書かせれば認知への負担は起きる。だったら先に整理しておく方がいい、ということになるはずだ

[しんゆう/ データ分析とインテリジェンス @data_analyst_]

@LFWorksCo 私は開発者ではないので正直わからないです。できるようになったら使えばいいけど今のとこはそのような使い方はできないので使えるところを使いましょうぐらいですね。ただ、言語モデルというのが既存の知識から作られるのであればその見方自体も既存の要約の枠を超えられないのでは、とは思います

[しんゆう/ データ分析とインテリジェンス @data_analyst_]

トップダウンに物を見るAIというのは人の代替になる気がするけれども、いつか技術の発展で作られることがあるんだろうか。この先しばらくできないなら、AIはボトムアップであるということ前提で進めるのがいいだろうしそうするとこの記事で書いたことも間違ってはないということになりそうだが

[オオシカ | 情報整理と計算機 @LFWorksCo]

AIが発達しても洞察はできないという主張があったけど、恐らくAIの挙動がボトムアップになっているからな気がした。自分の洞察起点は何か考えてみると、「本来あるべき世界線と事実とのギャップ」な気がしていて、洞察時はそもそもトップダウンに物を見ている気がする。
AI自身が本来あるべき姿（これはどの企業でも上からの御神託のようなものではあるが）を想像することができれば、その洞察もできるかもしれない。

[しんゆう/ データ分析とインテリジェンス @data_analyst_]

@IT_craftmanship 読み解きできない人が独自に動くというのが一番困るんですが、世の中的にはそれは積極的と評価されがちなので上のリテラシー次第ですね

[しんゆう/ データ分析とインテリジェンス @data_analyst_]

できない人だけでなくやりたくない人にとってもそれっぽいアウトプットならありがたく思うんじゃないかな

[泥臭IT担当者F @IT_craftmanship]

分析できない人ほどAIでーというのは事実として観測できるものでしか組み立てられないからだろう。
AIは分析するのではなく分析の結果を報告する為のこじつけをやってしまうような動きをしがちな印象

[uz_tw @uz_tw]

よい記事＿何事でも語句の定義、意味するところを共有するのは大事ね＿”話がずれるのは「分析」の定義が違うから”＿「分析しました」が事実の整理で終わっていないか｜データ分析とインテリジェンス @data_analyst_ https://t.co/Xi02zpZ5R8

[泥臭IT担当者F @IT_craftmanship]

分析できない人ほどAIでーというのは事実として観測できるものでしか組み立てられないからだろう。
AIは分析するのではなく分析の結果を報告する為のこじつけをやってしまうような動きをしがちな印象

[オオシカ | 情報整理と計算機 @LFWorksCo]

AIが発達しても洞察はできないという主張があったけど、恐らくAIの挙動がボトムアップになっているからな気がした。自分の洞察起点は何か考えてみると、「本来あるべき世界線と事実とのギャップ」な気がしていて、洞察時はそもそもトップダウンに物を見ている気がする。
AI自身が本来あるべき姿（これはどの企業でも上からの御神託のようなものではあるが）を想像することができれば、その洞察もできるかもしれない。

[しんゆう/ データ分析とインテリジェンス @data_analyst_]

AIが分析できるように見えるのは、洞察がいらないケースが多いだけ。「売上が落ちた原因を分析して」と頼んで返ってくるのはセグメントを切って分けただけ。洞察も意味付けもない。それは事実の整理であって分析と呼ぶにはあまりにも足りない
@data_analyst_ https://t.co/OWDWLIzvpa

[しんゆう/ データ分析とインテリジェンス @data_analyst_]

東大でインテリジェンスの講義なんてあるんだ。目次見る限りだと基本的なプロセスの話っぽい。学術的なのはもうあるから実務的な書き方だとデータアナリスト（データをいじくる人じゃなくて情報を提供する人）の入門本にもなりそうなんだけど読んだら感想書くか

https://t.co/ijyvQjKZO9

[しんゆう/ データ分析とインテリジェンス @data_analyst_]

前回

https://t.co/lWgdepnF4g

[しんゆう/ データ分析とインテリジェンス @data_analyst_]

AIが分析できるように見えるのは、洞察がいらないケースが多いだけ。「売上が落ちた原因を分析して」と頼んで返ってくるのはセグメントを切って分けただけ。洞察も意味付けもない。それは事実の整理であって分析と呼ぶにはあまりにも足りない
@data_analyst_ https://t.co/OWDWLIzvpa

[しんゆう/ データ分析とインテリジェンス @data_analyst_]

AIにSQLを書かせる時代の課題として「これからSQLを学ぶ人にどうやって教えるか」がでてくるわけだけど、今までと変わらない気がしてる。だって「何が正しいのか」を判断するのは人で、そのためには自分で書けないとできないのでは。読み方だけを学べるのなら少しは違いがでるかもだがはたして。。。

[しんゆう/ データ分析とインテリジェンス @data_analyst_]

事実の収集に価値があるのは昔も今も、そしてこれからも変わらない。この記事で問題にしてたのは「分析」と言いながら事実の整理までしかしていないこと。「料理」ができるという触れ込みなのに、どこかで買ってきた総菜を並べているだけみたいな感じ

[ざわわ @since19841123]

昔は事実データの収集に価値があった。加えて集計してまとめることにも価値があった（それでも第三層までできる人に一番高いお金が支払われていたと思う）
ツールの発達で色々進化しても第一層すらままならない人たちに、二層くらいまでやってお金をいただいているような気がしてきた。。

[しんゆう/ データ分析とインテリジェンス @data_analyst_]

@sss11070917 教育を受ける機会もなかったと思うのである程度は仕方がないのではとは思いつつ、新人はともかくずっとその方法でやってきた人にはなかなか通じないのではないかと。。。

[しんゆう/ データ分析とインテリジェンス @data_analyst_]

提供する先が事実の整理だけを求めているならそれでもいいのだけどリサーチャーと名乗るなら話は違ってくるのではないかな

[眼力女子 @sss11070917]

まさに今日、この話をしてきた

伝わらないからいろんな説明したけど、伝わった手応えがなかった

事前にこの説明方法を知っときたかったけど、ふだんから事実の整理しかしてない人には見えない世界なのかもなぁとも思ったわ…

[しんゆう/ データ分析とインテリジェンス @data_analyst_]

・「過去はこうでした」から「未来はこうなる」を考えるのが「分析」
・「未来はこうなる」から「こう行動すべきだ」を考えるのが「企画」
・企画を行うかは「意思決定」

1人でやるか分担するかという話と混ぜるとよくわからなくなるけど、それぞれが別の行為というのが自分の整理

[Tetsuya NEGORO @te_negoro]

データは常に過去のものなので、「だから何をすべきか」を純粋にデータから導くことは出来ない、と自分は思う。
どこまで分析を頑張っても「過去はこうでした」と「未来はこうなる」「こう行動すべきだ」の間にはジャンプがある。それがデータ活用における本質的な難しさの一つなのではないか。

[しんゆう/ データ分析とインテリジェンス @data_analyst_]

分析が主語なのに分析そのもの（つまりインテリジェンス）が求められることがない。事実の整理か、分析の先の提案までが求められることが大半なのがややこしいところ

[ゆめぞう｜現場改善に強いAIスペシャリスト @ds_yumezo]

分析って仕事の状況によっても範囲も内容も変わると思っている。結構、集計・可視化までを分析という人もいれば、
結構、集計・可視化までを分析という人もいれば、打ち手まで出して分析という人もいる。自分は後者までが分析の立ち位置だったりするけど今の業界だと前者まででも割と許される節がある。

[しんゆう/ データ分析とインテリジェンス @data_analyst_]

＞「だから何をすべきか」まで

意思決定のための分析を求められているなら越権行為。でもあまりそういう求められ方はなくてこの「提案」まで含める方が特に上司部下のやりとりなら普通かと。でも分析とは別の話

[タカの目｜若手の相談役 @taka_no_memai]

若手、絶対に読んで。

これ、分析だけじゃない。一般的なサラリーマンの仕事も全部同じ。

部下の仕事は全部、上司が意思決定するための材料になる。

事実の整理で終わらせない。
「だから何をすべきか」まで自分の意見を乗せる。

これができると「自分で考えて動ける人」という評価になる。