実践的なデータ分析と意思決定のための3つのコンセプト！

新卒者は理論をよく理解していますが、それを独自に適用することができません。何が欠けているのでしょうか?

これまでの仕事経験で、外資系企業から最も強く印象に残っているのは「データ志向」だ。理性とデータは文化の壁を越えて対等にコミュニケーションするための架け橋だ。一方、国内企業では「経験志向」が主流で、データの役割は主に「経験から得たアイデアの証明を補助すること」だ。

この記事では、両方の長所と短所については説明しませんが、1 つ明らかなことは、新しいチームをトレーニングする場合、合理的でデータに基づいた方法の方が使いやすいということです。一方、経験主義は、いわゆる「外なる自然から学び、内なる心からインスピレーションを得る」もので、指導や自己理解が曖昧です。この「放し飼い」の方法でアーティストを育成するのは問題ありませんが、データ認識を備えたインターネット製品運用チームを育成するためにそれを使用することは明らかに信頼できません。

これを読んで、こう言う人もいるかもしれません。

新卒者は理論をよく理解していますが、それを独自に適用することができません。何が欠けているのでしょうか?

学校でのオペレーションズ・リサーチと意思決定に関する知識は、情報が比較的十分かつ正確であるという 1 つの前提に基づいています。もしそれが十分ではなかったり、正しくなかったりしたらどうなるでしょうか?ただ文句を言ってもいいですか？

この記事では、情報が十分である場合にデータに基づいて意思決定を行う方法は「極端な例外」であり、「情報が不十分である場合にデータに基づいて意思決定を行う方法」が標準であると考えています。

経済学の基本的な前提は、資源が「不足している」ということであり、経済学は資源が不足しているときに「より少ない資源でより多くの成果を上げる」方法についてのものであることは周知の事実です。実際の戦闘で真に活用できるデータ分析の決定は、「情報が十分ではない」という事実を認識し、それに向き合うことに基づくべきです。

最初のアイデア：「不十分さ」を定量化してみる

よくある問題としては、販売時点の問題による不完全なデータがあります。データはどの程度不完全ですか? 数値化できますか? データを裏付ける他のデータはありますか? これらに基づいて、既存のデータを使用して多くのことを行うことができます。

2つ目のコンセプト：「誤解を招く表現を許容する」

近隣の部門/パートナーが十分な情報を共有することを望まないため、予測と実際のデータ結果に大きな差が生じていますか?これも非常によくある状況です。文句を言っても仕方ありません。データに影響を与える自然災害も多数あります。これらに比べると、隣の部署から提供されるデータにどの程度の乖離があるかは、実は予測しやすいです。やはり「目的」があるのに対し、自然災害には「目的」がありません。

イベント不正やディスカウントブラッシングなどの「目的バイアス」のあるデータのほとんどは、客観的には「目的」の2つのレベルの中間に位置します（たとえば、ロシアとトルコのニュースはどちらも中間にまとめた方が真実に近くなります）。

予測を行う際には、ブラックスワンを考慮し、異常な要因を考慮します。データ予測は、プログラムと同様に、予想外の事態にある程度対応できる、いわゆる「ロバスト性」を備えています。比較テストを通じて、「余裕」の度合いを継続的に合理的な値に近づけることができます。

3 番目の概念: 考えないことの言い訳をしないこと。

なぜ包括的なデータ分析計画は上司に繰り返し拒否されるのでしょうか? よくある感動的な引用文は、上司はより多くの情報を見ているため、「より多くの情報を持っている側は、より少ない情報を持っている側よりも科学的な決定を下す」というものです。これは典型的な「言い訳」の発言であり、非常に否定的であるだけでなく、人々が思考を怠惰にし、徐々に合理性から遠ざかり、権力の追求に専念することにつながります。

前にも述べたように、現実の世界では十分な情報というものは存在しません。経営幹部レベルのほうがより多くの情報を持っている可能性が高いのです (これが「分散型」インターネット企業の成功の可能性が高い理由です)。さらに、トップレベルであっても、新しい競合相手や業界方針の大きな変化を予測することはできません。データ分析に独自のアプローチ、完全なロジック、堅牢なフォールト トレランスが備わっている場合、「砂粒を通して世界を見る」ことが完全に可能になります。これは、データで遊ぶことの最も精神的に楽しい部分でもあります。

まとめ

この記事は、あまり練り上げずに一気に書き上げました。私の当初の意図は、将来、子供たちにデータ分析を使って世界を説明することを教えたいのであれば、「実際の状況が仮説に合わない場合は、状況に合わせてください」などとは言いたくないということでした。これは、世界で最も失敗している父親になるだろうと感じています。 。 。 。 。 。 。