しんゆう/ データ分析とインテリジェンス
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しんゆう/ データ分析とインテリジェンス
@data_analyst_
「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」
Katılım Ağustos 2014
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現実問題として、意思決定に踏み込めるデータサイエンティストやデータアナリストが求められているのは確かだ。ただその需要の正体は、ビジネスサイドが意思決定を丸投げしたいだけのことも多い。それに応えることと、分業の原則を守ることは分けて考えた方がいい
日本語
意思決定に関与しつつ結果責任は負わない。このポジションが成立してしまうのは分業の設計が曖昧だからだが、その曖昧さに乗って影響力だけ行使する人もいる。それは分析者ではない、別の何かだろう
日本語
意思決定者と分析者の分業、論点は突き詰めると１つ。「結果に責任を持つかどうか」。客観的な情報提供が成立するには、結果責任を負わないことが前提になる。結果責任を持てば、都合のいい解釈を選ぶインセンティブが生まれ、客観性が崩れる
日本語
データアナリストはともかくデータサイエンティストは出てきた経緯からちょっと事情が違うところもあるので悩ましいけど、分業という役割を選択肢としておけるかは今後のデータ活用の水準に大きく影響がでるんじゃないだろうか
須山敦志 Suyama Atsushi@sammy_suyama
個人的には、意思決定者とデータサイエンティスト/アナリストの役割は明確に分けるべきと思っています。 意思決定者にとって必要な情報・機能を提供するのがデータサイエンティストの役割。
日本語
「アナリスト」は文字通り分析する人だから意思決定するなら別の名前でいいじゃないかというのがこの前の記事だったけど、「サイエンティスト」だと（データ）サイエンスで何かする人だから、企画や意思決定でもインテリジェンスでも成り立つ。なので前提を共有すれば議論はできると思うのよね
しんゆう/ データ分析とインテリジェンス@data_analyst_
「データサイエンティストやデータアナリストは○○すべき」の話は各自が違う定義を持っていて、しかもそれを共有しないからよくわからないことになる それ以上に職名ではなく「何に責任があるか」でまず語るのがいいのじゃないだろうか。その後名前について話せばいい
日本語
しんゆう/ データ分析とインテリジェンス retweetledi
しんゆう/ データ分析とインテリジェンス retweetledi
開発にAIを用いるのには、テスト駆動や仕様などをあらかじめ正解として与えることができるため、レビューをテストが通るなどに一定任せることができる。
データ分析においては、データ抽出をした後にその値が正しいかどうかがわからないことが問題。
メルカリはディープシンク(命名違ったかも
、フェルミ推定)を行った上でもっともらしい値なのかなどを確認する仕組み作ってたけど、それでも完璧ではないし、今のところは理論的に正しいSQLなのかの精度を高める方法論しか確立されてない認識
しんゆう/ データ分析とインテリジェンス@data_analyst_
どうなんですかね @data_analyst_ note.com/shinu/n/nfa191…
日本語
「データサイエンティストやデータアナリストは○○すべき」の話は各自が違う定義を持っていて、しかもそれを共有しないからよくわからないことになる
それ以上に職名ではなく「何に責任があるか」でまず語るのがいいのじゃないだろうか。その後名前について話せばいい
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やることのレベル以上というより実際の仕事内容と職名があっていないということをこの記事では書いてるけど、純粋なデータアナリストを自認してる人はほとんどいないというのはあってると思う
Y.Ohira@YOhirategy
note.com/shinu/n/n9fe8b… 高度なことをやる人たちはデータサイエンティストを自称するし、純粋なデータアナリストを自認する人は少なそう やることがクロス集計+ α だとどうしてもコンサルとかマーケターとの区別は難しい？
日本語
しんゆう/ データ分析とインテリジェンス retweetledi
note.com/shinu/n/n9fe8b…
高度なことをやる人たちはデータサイエンティストを自称するし、純粋なデータアナリストを自認する人は少なそう
やることがクロス集計+ α だとどうしてもコンサルとかマーケターとの区別は難しい？
日本語
この記事がきっかけかはわからないが「データサイエンティスト」の役割の話もされているようだけど「データサイエンティスト」の定義が各自で想定しているものが違うからすれ違っている。まず自分の定義について説明した後に役割どうするかの話をした方がいいのでは
note.com/shinu/n/n9fe8b…
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定量だとデータアナリスト、定性だとリサーチャーみたいなよくわからない分け方になってるけど両方とも本来は意思決定のための情報を提供する役割の話なので、アナリストをリサーチャーに置き換えても同じ話になる
あ～@aaa_uchi
非常によくわかる。リサーチャーとかでも発生しがち。 社内コンサルタントやマーケターを「データアナリスト」と呼ぶのはそろそろやめたらどうか｜データ分析とインテリジェンス @data_analyst_ note.com/shinu/n/n9fe8b…
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しんゆう/ データ分析とインテリジェンス retweetledi
非常によくわかる。リサーチャーとかでも発生しがち。
社内コンサルタントやマーケターを「データアナリスト」と呼ぶのはそろそろやめたらどうか｜データ分析とインテリジェンス @data_analyst_ note.com/shinu/n/n9fe8b…
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しんゆう/ データ分析とインテリジェンス retweetledi
よい記事＿料理へ例えるのはよいアイデア＿あなたの"データ分析"の相談相手、間違っていませんか？｜データ分析とインテリジェンス @data_analyst_ note.com/shinu/n/n99528…
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こと日本の場合は戦時でも同じような状態なので、根本的にインテリジェンスの軽視がある、というのが自分の見立て。必要なかったらしょうがない面はあるにしても、軽視していることへの自己認識がないのがその証左なのではないかなあ
ハラキリ/原霧@HarakiriAoi
>根本にあるのはインテリジェンスの軽視ではないか。 人間が直感的に理解できないものを、分析という営みによって明らかにする行為は価値のある行為だとは思う。 一方これはサイエンスの話で、資本主義に属する企業の中で、分析しないとわからないことを、評価者が理解して重要視するというのも、無理な話ではある。 軽視というより、構造上そうならざるを得ないのではないか。 （ほな、どうするんや？に関して、自分は諦めることにした） 社内コンサルタントやマーケターを「データアナリスト」と呼ぶのはそろそろやめたらどうか｜データ分析とインテリジェンス @data_analyst_ note.com/shinu/n/n9fe8b…
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しんゆう/ データ分析とインテリジェンス retweetledi
>根本にあるのはインテリジェンスの軽視ではないか。
人間が直感的に理解できないものを、分析という営みによって明らかにする行為は価値のある行為だとは思う。
一方これはサイエンスの話で、資本主義に属する企業の中で、分析しないとわからないことを、評価者が理解して重要視するというのも、無理な話ではある。
軽視というより、構造上そうならざるを得ないのではないか。
（ほな、どうするんや？に関して、自分は諦めることにした）
社内コンサルタントやマーケターを「データアナリスト」と呼ぶのはそろそろやめたらどうか｜データ分析とインテリジェンス @data_analyst_ note.com/shinu/n/n9fe8b…
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