前々回にデータ活用の壁としてデータ品質について取り上げました。蛇口をひねればきれいな水が出るように、少ない作業で綺麗なデータが手に入るように整備しておくことが大事です。そうすれば多くの人が早くデータ活用の土俵に上がれます。 すぐにデータを調理できることはとても良いことですが、料理と同じで人が道具の使い方、流れやレシピを習得して良い成果を出せるように手を動かして腕を磨き続ける必要があります。 私は日系大手企業に勤めていますが、スキル習得のための研修制度はとても充実してい
全体最適か個別最適か 能登の地震で有志のボランティアが殺到して渋滞が発生しているという報道があります。現地では寒い中避難生活を余儀なくされていたり孤立集落に物資も届かない状態です。有志ボランティアの方は居ても立ってもいられず震災後間も無く車１台で現地に向かったと聞きました。すごい行動力と正義感で私にはとても真似できないのですごいと思います。 一方でその車１台分の物資が届いた人にとっては有難いですが、それ以外の被災者の救助や物資運搬の妨げになっている可能性も考えなければ
データをキレイにしていた1年 生産現場にデータの価値をもたらそうと日々奮闘していますが、生データをそのまま活用できた試しは有りません。また軽いデータ処理で済んだよという事例もごくわずかしか有りません。。生産現場や設備にIoTが導入されてデータも多くなってきたのですが、昨年を振り返るとデータ処理・クレンジングをひたすらやっていた1年だったなと思います。 たまっているデータをすぐ使える状態にしておかないといくら統計学やデータ分析モデル構築スキルだけを習得しても宝の持ち腐れです
私は今、データ解析者として生産現場に対してデータ分析導入支援やデータから価値を見出すことができる状態になるまで現場と伴走しながらコンサルティングを行っています。導入〜現場が自立するまで(継続的にデータ活用をして工場改善が勝手に進んでいく状態になるまで)にはいくつかの壁をクリアにしなければなりませんが（とても大変、、）、ここでは現場が自立してデータ活用を進められている状態とはどういうことなのか違った切り口で気づきを得たので記載しておこうと思います。 小児科医の熊谷晋一郎先生の
