データサイエンスにもとづき、組織の課題を見つけ、解決策を提示します。 定期的に効果も測定し、確実な変化を組織にもたらします。
企業の経営資源として「ヒト・モノ・カネ」に加え「情報」も需要視されています。 今後も加速度的に企業の取り扱える「情報」は増えていきます。限られた資源の中で戦うためには、この増え続ける「情報」を効果的に活用していくことが必要な時代となりました。
企業の経営資源として「ヒト・モノ・カネ」に加え「情報」も需要視されています。 今後も加速度的に企業の取り扱える「情報」は増えていきます。限られた資源の中で戦うためには、この増え続ける「情報」を効果的に活用していくことが必要な時代となりました。
特定の分野では無くてはならないサイエンスのチカラも、ビジネスの現場では、あまり活用されていません。 私たちは、まったく新しい切り口で、ビジネスの現場にサイエンスを持ち込みました。私たちは、これまでの経験やカンに頼った経営ではなく、科学的で根拠のある経営手法をサポートします。
すでに存在している身近な情報を集め、可視化し、統計学を活用して、情報の羅列から傾向や特色を見つけ出します。そこから未来予測や仮説検証をおこなうことで、意思決定をサポートする重要な材料を探し出します。
統計学と聞くと難しく感じてしまうかもしれませんが、私たちの普段の生活でも統計的思考はおこなっています。たとえば、「天気予報と空模様を見て傘を持っていくかどうか」を考えたり、「過去の問題をもとに試験勉強」をおこなったり、無意識のうちに統計的な思考で、予測や意思決定をおこなっています。ところが、私たちの思考は、思い込みや先入観によってゆがめられていることもあります。経験やカンで意思決定をおこなう場合も、思い込みや先入観で、確率的にベストな判断ができていないかもしれません。そこで、データを正しく扱い、情報を賢く消費するために必要となるのが統計学です。病気の治療法や薬の認可、水道水の品質調査、保険料の設定など、私たちの身の回りには、統計学を用いて決定されていることが数多くあります。
データサイエンスによって得られる3つの事実。
1. 網羅性による説得力
2. 主観ではなく客観性
3. 隠れた事実の発見
データサイエンスは確率の世界です。不確かな現実の世界にデータサイエンスのチカラを持ち込み、「間違ったことをしない」確率を上げ、「正しいことができない」確率を下げる。
データサイエンスによって、より確かな意思決定が可能になります。
データサイエンスによって「売上が10%から15%あがる」ともいわれています。 利用者の購入履歴や、好みが似た他の利用者の情報を分析し、適切な物品やサービスを絞り込んでおすすめすることが可能になります。
データサイエンスによって、「隠されていたことや、見えなかったものが発見できる」ということがあります。
実は、データを分析すると、NPBが認めた2013/6/11よりも前の段階で、ボールが変わっている事を証明できます。
着目したのは、ホームランの急激な増え方です。
データを分析すると、4月末の時点で、自然界ではありえない確率で、ホームランの数が増えていることがわかります。ボール以外の条件(選手の能力、球場、バットなど)が大きく変わるとは考えにくいため、ボールが変わったと考えるのが妥当となります。
データサイエンスによって「一見何の関係もなさそうなモノの間に、実は関係性が隠れている」ということがわかります。
販売情報というデータから、「ビールと紙おむつ」という、一見なんの関係もなさそうな二つの商品の間に関係性が見つかり、「子供のいる家庭では、妻が仕事帰りの夫にかさばる紙おむつを買ってくるように頼み、夫は紙おむつを買うついでにビールも買っていた。」というストーリーが浮かび上がります。
私たちは、これまでの多くのコンサルティング実績から獲得した経験をもとに、ビジネスの本質を理解した効果的で効率的なデータ活用をおこないます。
人の意識に着目した革新的なデータ活用手法は、経営の根幹である「ヒト」の問題を、あらゆる切り口から分析し解決に導きます。