『データドリブンの極意』DAY0_講義ノート
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とにかく著者のYoutubeチャンネルが面白い。
Tableauのデモ動画でも、データリテラシーについて基礎的なことを繰り返し語っていて、そもそもなんのための（どんなタスクのための）データなのか、なんのためのビジュアライゼーションなのかを常に問いかけてくるのが良い。
Masterのことば
私は、人間が創造的（クリエイティブ）な生き物であると信じています。いつの時代も、どんなに文明が進化したとしても、人間の未来を決めるのは人間自信です。テクノロジーが意思決定をしてくれることはありません。
データも同様です。この先どんなにデータが増えたとしても、データから計算して自動的に答えを提示するAIが革新したとしても、決断とアクションをするのは常に人間なのです。しかし、高度なテクノロジーに圧倒されて、私たちは自分の意思を試されることがこれからたびたびあるでしょう。データドリブン文化とは、データがもたらす拡張経験を自分のものとし、自らの感を研ぎ澄ませて意思決定を下す人々による極めて人間中心の文化であると、私は思っています。
その活動は決して与えるだけにならないでしょう。外のコミュニティには君より少し前からこの道を歩み始めた人、何年も前から歩み続けたくさんの人の手を引いてきた人、それから君と一緒に歩み始めた人も、君よりあとから歩み始める人もいるでしょう。そういった人たちから教わり、伝え、切磋琢磨することで、君の力も磨かれていくことでしょう。
ある企業で「データドリブン文化推進」特設チームに配属され、マスターのもとで学ぶよう命じられた「私」が、弟子（Apprentice）として師（Master）と対話を繰り返しながら物語が進む。
FF好きの著者のチャンネルを見ていると、このあたりはもうほとんどRPGのオープニングとして読める。
Masterのことばにしびれる。
データリテラシーの必須要件について
すべての人が最低限持つべきデータリテラシーの必須要件として4つ挙げられている。
そのうちの「分析プラットフォーム」の説明
データを共有基盤に置き、最新の安全なデータ・分析結果・意見がシェアされることで文化が醸成されると知っていること
データの取扱いに関する倫理観・道徳観のようなものはまだ出てきていないが、この一文を読んだときに研究者における真理探究の態度のようなことを想起した。
学生のころ聞いた話。
「研究の正しさは、研究者のコミュニティによって一定程度担保される。査読や学会といった仕組みが代表例。
だから研究は検証可能性に開かれているべきだし、利用したデータに誰でもアクセス可能であったほうがよい。」
企業で働くようになって、時間の制限により検証が十分にできない（されない）ことなんて山のようにあるとわかった。また、個別最適に陥り、その個にとって「最適な」（＝都合の良い）データを恣意的に利用し、それぞれがそんな調子なので全体との整合性が取れないなんてこともよく目にする。
それを踏まえて、自分がデータに向き合うときに重視したいこと。
検証可能な状態を保つ（データにアクセス可能でロジックを検証可能）
真理探究の態度（個の最適解ではなく、全体の最適解を追求する誠実さ）
合意（上の2つについて合意し、恣意的な数字づくりを排除する）
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