データ活用の ｢3つの壁｣ から、キャリア形成とスキルアップの方法

今回はビジネスキャリアについてです。

データ活用のポイントを、キャリアやスキルアップの方法に応用しています。

この記事でわかること

• 持っているだけではデータは価値にならない
• データ活用の3つの壁
• キャリアとスキルアップへの応用
• 3つのポイントは、機会発見, ソリューション実現, 信頼獲得

データを活用して価値につなげる3つのポイントを、キャリア形成とスキルアップの方法に横展開しています。

ぜひ最後まで読んでいただき、お仕事やキャリアへの参考になればうれしいです。

ドラゴンボールの ｢スカウター依存の弊害｣ から、ビジネスパーソンへの教訓

今回はドラゴンボールからビジネスに学べることです。

データ活用への教訓を書いています。

この記事でわかること

• ドラゴンボールのスカウター
• フリーザたちのスカウター依存と弊害
• データ活用への教訓
• データの前提と限界
• ビジネスでは客観と直観の両方が大事

ドラゴンボールのスカウターの功罪から、ビジネスパーソンが学べることを掘り下げています。

データ分析のレポート作成では ｢目的｣ と ｢事実と意見を分ける｣ を大切にしよう

今回は仕事でのレポート作成で大切なことです。

この記事でわかること

• 目的を常に意識する
• 事実と意見を分ける
• 意見は何を書けばいい？
• フレーム ｢空雨傘｣ に当てはめると？

今回はデータ分析のレポート作成で大切にしたいことです。

2つあり、目的を意識すること、事実と意見を分けることです。

ぜひ最後まで読んでいただき、お仕事での参考になればうれしいです。

分析の本質に立ち返って、分析プロセスを具体例から解説します

今回はビジネスでの分析についてです。

この記事でわかること

• 分析の本質
• 5つの分析ステップ (目的, 切り口, 違い, 洞察, アクション)

分析の本質に立ち返って、ビジネスでの汎用的な分析プロセスを解説しています。

ぜひ最後まで読んでいただき、お仕事での参考になればうれしいです。

分析の本質から考える、｢切り口｣ の重要性と決めるポイント

今回は分析についてです。

この記事でわかること

• 分析の本質は比較
• 比較のための ｢切り口｣
• 切り口の例 (りんご, 市場分析)
• 切り口を決めるポイント

分析の役割、分析での ｢切り口の重要性｣ を具体例も交えながら解説しています。

ぜひ最後まで読んでいただき、お仕事での参考になればうれしいです。

狙撃王パイロットの OODA ループに学ぶ、マーケティングで大切なこと

今回は OODA ループとマーケティングです。

この記事でわかること

• OODA ループとは？
• アメリカ空軍の ｢狙撃王｣ の秘密
• 狙撃王からビジネスに学べること
• マーケティングへの応用 (成功のカギを握るのは？)

記事の前半では、空軍パイロットで ｢狙撃王｣ と呼ばれるような優秀なパイロットの秘密を OODA ループから紐解きます。

後半は狙撃王の OODA ループに学ぶ、マーケティングで大切なことを掘り下げます。

ぜひ最後まで読んでいただき、お仕事での参考になればうれしいです。

IoT からエクセル分析までに共通するデータ活用の本質

今回はデータ分析についてです。

この記事わかること

• IoT で押さえるべきポイント
• データ分析で大事な ｢分析の前後｣ (機会発見と価値提供)
• IoT からエクセル分析までに共通する本質

この記事で書いているのはデータ分析についてです。｢IoT｣ と ｢仕事でのデータ分析｣ に共通することから、データ活用の本質は何かを掘り下げています。

ぜひ最後まで読んでいただき、お仕事での参考になればうれしいです。

データ分析の肝は ｢分析課題｣ 。上流から下流までの解説

今回はデータ分析についてです。

この記事でわかること

• 終わりなきデータ分析…？
• ポイントは分析課題
• 上位から ｢目的･ゴール･課題･仮説｣ の順番
• 分析を終える判断基準

この記事で書いているのはデータ分析です。データ分析でガイドラインとなる分析課題を取り上げます。

ぜひ最後まで読んでいただき、お仕事での参考になればうれしいです。

データ分析もマーケティングも ｢比較される立場｣ になってみよう

今回は、データ分析とマーケティングについてです。

この記事でわかること

　

• 比較の縦と横
• 比較される立場になってみる
• マーケティングへの横展開 (選ばれる理由を見出すために)

この記事で書いているのは、あえて ｢比較される側｣ になることによって、ものごとの違った側面や本質が見えてくるという内容です。

データ分析とマーケティングに当てはめています。ぜひ記事を最後まで読んでいただき、お仕事での参考にしてみてください。

データ分析者に求められるミス発見能力

今回はデータ分析についてです。

この記事でわかること

• データ分析者が向き合う三つの問い
• 集計ミスに気づく三段階 (ローデータ, 数表, グラフ)
• データ分析者に求められるミス発見能力

この記事で書いているのはデータ分析についてです。

最初にデータ分析者に問われる三つの問いをご紹介しています。後半ではデータ集計ミスに気づくためにはどうすればいいかを掘り下げています。

ぜひ記事を最後まで読んでいただき、お仕事での参考にしてみてください。

競合分析で怠りがちな ｢分析設計の方法｣ をご紹介

今回は競合分析についてです。

この記事でわかること

• 競合分析の設計方法
• 1. 目的とゴール設定
• 2. 調査･分析の論点と切り口の選定
• 3. アウトプットフレームの作成 (先につくる)
• 情報収集時の注意点

この記事で書いているのは、競合分析の方法についてです。実際に手を動かして調査をする前の準備で、何をすればいいかをご紹介しています。

ぜひ記事を最後まで読んでいただき、お仕事での参考にしてみてください。

データが価値にならない3つの壁 (課題)

今回は、データの価値化についてです。

この記事でわかること

• データを持っているだけでは価値にならない
• 価値にならない三つの壁
• 1. 機会発見
• 2. ソリューション
• 3. マネタイズ

この記事では、データを価値に変えるためには、何が必要かを掘り下げて描いています。

ぜひ記事を最後まで読んでいただき、何かお仕事での参考になれば嬉しいです。

定量と定性の両方から問題設定をする方法

今回は、問題設定についてです。

この記事でわかること

• 問題設定の順番は Where から Why へ
• 定量データの使い方
• 定性情報の活用
• 定量と定性を補完して使おう

今回は、問題解決の前にやる問題設定の方法を掘り下げます。具体的には、定量と定性の両方から問題特定をして、問題の原因を掘り下げていくやり方です。

ぜひ最後まで読んでいただき、お仕事での参考にしてみてください。

データ分析での問題設定方法 (Where と Why, 問いと仮説)

今回は、データ分析についてです。

この記事でわかること

• データ分析の問題設定
• Where 型と Why 型
• 問いと仮説をセットで持つ
• 仮説の注意点
• ステップバイステップで分析していく

この記事で書いているのは、データ分析での問題設定のポイントです。

問題設定での工夫、意識していることを二つご紹介します。

ぜひ記事を最後まで読んでいただき、お仕事での参考にしてみてください。

データ分析者に必要な3つの力を、事業開発に応用してみる

今回は、データ分析と事業開発についてです。

この記事でわかること

• データ分析者に必要な三つの力
• 三つの力の本質 (一般化)
• 事業開発への応用

記事は大きく二部構成です。

前半はデータ分析です。ある本から、データ分析者に必要な三つの力をご紹介します。後半は三つの力を一般化して、事業開発に当てはめています。

ぜひ記事を最後まで読んでいただき、お仕事での参考にしてみてください。

戦略の前提になる現状分析の方法 (分析視点)

今回は、現状分析についてです。

戦略の前提になる、現状分析の方法をご紹介します。

この記事でわかること

• 現状分析の目的
• [分析視点 1] PL と顧客構造
• [分析視点 2] 市場と顧客課題
• [分析視点 3] 自分たちが選ばれる理由
• [分析視点 4] 持続可能性

事業戦略、他にもマーケティングやプロダクト開発での現状分析に使える方法を書いています。

ぜひ記事を最後まで読んでいただき、お仕事での参考になれば嬉しいです。

データ分析者の3つのモチベーションに学ぶ、新しい挑戦の方法

今回は、データ分析と新しいチャレンジについてです。

この記事でわかること

• データ分析者の三つのモチベーション
• 新しい挑戦へのヒント

記事は二部構成です。

前半はデータ分析について、後半はそこからの新しい挑戦をする方法に応用しています。

ぜひ記事を最後までご覧いただき、お仕事やキャリアへの参考になれば嬉しいです。

利用シーンを描き、顧客目線になる方法 (データ分析からの示唆)

今回は、顧客目線についてです。

データ分析の目的設定から着想を広げ、どうやって顧客目線になるかを書いています。

この記事でわかること

• データ分析の目的設定
• 顧客目線になる方法
• 視野を広げ、視点を増やそう

記事は二部構成です。

最初に、データ分析の目的設定について取り上げます。そこから、顧客目線になるとは何か、どうすれば顧客目線になれるかの方法をご紹介しています。

ぜひ記事を最後まで読んでいただき、お仕事での参考にしてみてください。

書評: データ分析の教科書 (高橋威知郎) 。データ分析の考え方と全体プロセスをわかりやすく解説する本

今回は、書評です。

ご紹介する本は、データ分析の教科書 です。

この記事でわかること

• 本の内容
• データ分析の準備 (大事なこと)
• 使えるデータかを見極める方法
• 分析スケジュールの見積もり方法

この記事では、データ分析の教科書 という本について、前半では本の概要、後半は印象的だったことを3つに絞ってご紹介しています。

ぜひ、最後まで記事を読んでみてください。

マーケティング思考からのデータ分析方法を解説

今回はデータ分析とマーケティングについてです。

この記事でわかること

• マーケティングのポイント
• データ分析の進め方 (マーケ思考で)
• 顧客の要望への向き合い方