尾花山和哉さんの『データ分析失敗事例集』についての要約。全25件のデータ分析失敗事例が集まっています。失敗事例には普遍性があり、これらを知ることで転ばぬ先の杖となります。
いずれの事例も生々しい実情が描かれており、データ分析のプロジェクトを進めたことがある方なら共感できる内容となっています。何かのボタンの掛け違えでプロジェクトが転落していくさまがありありと描かれており読み物としても面白いのですが、それ以上に自分がPMだったら…と考えながら読み進めると分析プロジェクトの経験値を高める一助になるでしょう。
ひと言でまとめると
データ分析失敗要因は以下の5パターンに集約できる。
①分析結果に対する想像力の欠如
②根拠のない過剰な期待
③難しすぎる課題
④分析実効性の確認不足
⑤手段の目的化
書籍のエッセンス
①分析結果に対する想像力の欠如
データの活用の結果として得られるものをどのようにビジネス上の価値にするかの想像力が欠如しており、使い物にならないものを作ってしまうパターン
②根拠のない過剰な期待
分析が始まる前に、次に行われることが決定しており、その決定の正当性を補強できない結果やあらかじめ用意されたストーリ－と矛盾する結果が受け入れられないパターン
③難しすぎる課題
解決したい問題は明確だが、直接解決するには難しすぎたり、抽象的過ぎたりすることで、ビジネス的に価値のある結果にまで到達できないパターン
④分析実効性の確認不足
プロジェクトは開始されてしまったものの、分析を実行するのに日宇町なデータや環境が用意できなかったりデータや分析における前提が覆ったりすることで、計画していた分析が実行できないパターン
⑤手段の目的化
世間で注目を浴びている手法をプロジェクトジェクトに銘打つことで、予算獲得や昇進など政治的に有利になるように権威づけたものの、解決したい課題があいまいなため、ビジネス的に価値のあるものが作れなかったり、より簡易で効果的なアプローチがあるにもかかわらず不要な追加コストがかけられてしまうパターン
