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分析力を武器とする企業　強さを支える新しい戦略の科学 Kindle版

トーマスＨダベンポート (著), ジェーンＧハリス (著), 村井章子 (翻訳) 形式: Kindle版

3.7 42個の評価

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『ブルー・オーシャン戦略』に次ぐハーバード・ビジネススクール・プレスの意欲作

――内向きな財務分析だけに統計を使う時代は終わり、先端的なデータ解析によって競争優位そのものを創り出す企業が登場してきた。

「本書は、分析力が競争優位になりつつある現象を取り上げた最初の本だと言える。データ分析力と競争優位に関して、コンセプトから実例まで、また経営陣が取り組むべき問題から現場での分析力の応用例まで、広く目配りした本はほかにないと自負している」(著者ら)。

多分野の事例満載が本書の特色:ネットフリックス(DVDレンタル)、キャピタル・ワン(金融)、プログレッシブ(損保)、ウォルマート(小売り)、アンハイザー・ブッシュ(ビール)、マリオット(ホテル)、ハラーズ・エンターテインメント(カジノ)、ニューイングランド・ペイトリオッツ(NFL)他

著者について

トーマス・H・ダベンポート(Thomas H. Davenport)

米バブソン大学教授。専門は情報技術・経営学。同校経営教育研究所ディレクターも務め、ナレッジ・マネジメント、プロセス・マネジメント、イノベーションに関する研究を主導。ベストセラー『ワーキング・ナレッジ』の共著書。

ジェーン・G・ハリス(Jeanne G. Harris)

アクセンチュア・ハイパフォーマンス・ビジネス研究所のディレクター。情報、技術、戦略研究チームを率いる。ビジネス・インテリジェンス、ナレッジ・マネジメントなどの分野でのコンサルティング経験も豊富。

本の長さ

285ページ
言語

日本語
付箋メモ

Kindle Scribeで
出版社

日経BP
発売日

2008/7/28
ファイルサイズ

7296 KB
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商品の説明

著者について

トーマス・H・ダベンポート(Thomas H. Davenport);
米バブソン大学教授。専門は情報技術・経営学。同校経営教育研究所ディレクターも務め、ナレッジ・マネジメント、プロセス・マネジメント、イノベーションに関する研究を主導。ベストセラー『ワーキング・ナレッジ』の共著書。
ジェーン・G・ハリス(Jeanne G. Harris);
アクセンチュア・ハイパフォーマンス・ビジネス研究所のディレクター。情報、技術、戦略研究チームを率いる。ビジネス・インテリジェンス、ナレッジ・マネジメントなどの分野でのコンサルティング経験も豊富。

登録情報

ASIN ‏ : ‎ B00G3YOM56
出版社 ‏ : ‎ 日経BP; 第1版 (2008/7/28)
発売日 ‏ : ‎ 2008/7/28
言語 ‏ : ‎ 日本語
ファイルサイズ ‏ : ‎ 7296 KB
Text-to-Speech（テキスト読み上げ機能） ‏ : ‎ 有効
X-Ray ‏ : ‎ 有効にされていません
Word Wise ‏ : ‎ 有効にされていません
付箋メモ ‏ : ‎ Kindle Scribeで
本の長さ ‏ : ‎ 285ページ

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ト−マス・H．ダベンポ−ト
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ジェーン・G・ハリス
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HT

出版後14年経っても通じる名著

2022年8月21日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

人に進められてなんの気になしに読みましたが、現在でも通じる企業×分析についての鋭い洞察が散りばめられており、素晴らしい書籍でした。
特に以下の2点が良かったです。DX推進者や経営者に是非読んでもらいたい一冊です。
★実例の豊富さ、切り口の多さ
→4章、5章の社内外のデータを分析することについての実例が紹介されていますが、様々な企業において共通的に使えそうな切り口が多く、これからデータ分析を企業としてやっていこう、と考えている方の参考になると感じました。

★データ分析を活用するための組織戦略
→一般的な組織戦略論ではなく、データ分析を活用できるための組織戦略として5つのステージに分けて組織の状況を分析していることが非常に印象的でした。この分類を自分の組織に当てはめてみればデータ分析に対する自社の問題点をきれいにマッピングできるようになっており、社内のメンバーとの共通の課題認識を作って行く際に有用だと感じました。

2014年8月29日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

自分が想定読者ではなかったのだろうか？
読後にぼんやりとした印象が残り，業界の構図が分かった気分にもなれず，次のアクションに移れるわけでもない．
というのが当時の感想．

ただ，いま思い起こしても総論としてはいいことを言っているし，5段階の分類は問題提起には好都合なので，さっと目を通す価値はあるのかもしれない．

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Ayumu Kohiyama

社内のデータ活用を進める責任者やチームメンバーに指名された人にオススメの本

2014年11月11日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

企業を発展させるには人と組織が必要。データ分析でも同じ。

データ分析をするために企業が最初に行うことの1つに高価なソフトウェアを導入することがある。ただ、それだけではデータ分析など行えるはずがない。ソフトウェアを使いこなせる人と導き出された結果を受け入れる組織風土がなければ意味が無い。

企業を動かすのは人と企業文化。それはいつの時代も、どんな分野でも変わらない。高価なソフトウェアなんてなくてもExcelさえあればデータ分析は始めることはできるし、統計学の基礎的な知識がある程度あれば分析を行うことが出来る。

システムを導入すればデータ分析が出来るようになることはない。

この本は統計学の本ではなく、企業の分析力を高めるにはどうすればいいのかが記されている。データ分析を行う企業にはいろんなフェーズがある。全く分析力を持っていない企業から少し分析をするようになってきた企業、Google、ネットフリックスのように分析力で高い収益を上げている会社など。

それぞれの企業はそれぞれのフェーズにおいて分析力を高める努力をする必要があり、詳しいやり方が記されている。ここで大切なのは分析力を高める方法が何かしらの技術を導入するのではなく、人材育成であったり、マネジメント層への教育だったりすること。

分析が出来る人材がいて、分析結果を受け入れる組織文化を醸成することの大切さとそれを一歩一歩進めるやり方を参考にできる。

時代の流れからいきなり社内のデータ活用を進める責任者やチームメンバーに指名される人も増えているだろう。そんな人にオススメの一冊。

【引用】

合理的期待仮説という例の有名な仮説によれば、誰もが予想するようなことや誰にでも予想できるようなことから利益を上げるのは難しい、ということだ。なぜなら、合理的な人間はそういうチャンスを見逃さず、既にうまいこと手を打っているはずだから

ある調査によると、個人が作成したスプレッドシートには、二〇～四〇％の確率でエラーが発生するという。スプレッドシートが増えれば増えるほど、エラーも増えることになる

「神ならば信じよう。神でない人はデータをもって来なさい」

信頼区間、外れ値、有意性といった基本的な統計用語も知っていてほしい

生産性の低い社員がいるのに見て見ぬふりをするのは不合理である。それに、がんばっている社員に対して失礼だ。言うまでもなく、データ分析は諸刃の剣である。能力主義を掲げる経営幹部は、自分もその諸刃の剣にかからなければならない。部下には分析結果を適用し、自分には適用しないと言うのは通らない。

【メモ】

分析力を支えるのは組織・人・技術

分析力を武器にするまでの五つのステージ

社内プロセスでよく使われるデータ分析手法

分析重視への転換を妨げるのは、企業でごく普通にみられる次のような症状である。
・「ウチでは昔からこうしてきた」という「常識」が幅をきかせ、その正当性が検証されない。
・経営陣がデータや事実の裏づけのない意思決定をしても、批判されない。むしろヒラメキ型のリーダーの方がもてはやされる。
・分析のスキルを備え、データの山から宝を掘り出そうとする人間がいない。何も思いつかないとき仕方なくやるのが分析だとされ、しかも専門知識をもたない人間が取り組んでいる。
・「そのアイデアはよいか悪いか」よりも「それを言ったのは誰か」が問題にされる

人事分析に本腰を入れて取り組んでいる企業の一つに、携帯電話大手のスプリントがある。同社の人事部は、社員と会社の関係がちょうど顧客と会社の関係のようなライフサイクルをたどることに着目。そこで顧客管理担当副社長のチャド・ジョーンズが人事部に協力し、カスタマー・リレーションシップのライフサイクルにならって、社員との関係管理を次の六つのステージで考えることにした。
１　社員はスプリントについて何を知っているか、それをどうやって知ったか。
２　社員の能力をどのように開発し、適材適所を実現するか。
３　社員の意欲をどうやって引き出し生産性を高めるか。
４　最初の給与をいくら払い、社員にいかに満足感を与えるか。
５　社員が不満や悩みを抱いたときに、いつどのように介入するか。
６　マンネリにならず毎年意欲を高めるにはどうすればいいか。
人事チームはこれらの点をできるかぎり数値で測定し、その分析結果に基づいて、各ステージで社員との関係最適化をめざす。もちろん社員の能力と意欲を引き出すためにも、分析結果が活用されている。

『情報志向』（Information Orientation）によれば、重要なのはシステムよりも文化だという（原注４）。情報重視の文化を支えるのは、一に社員の行動と価値観、二に経営陣の意思決定に示される姿勢、そしてようやく三に情報システムだというのが同書の著者の結論

データ収集に当たっては、次の二点に注意してほしい。
第一は、「とりあえず」だとか「念のために」という理由から、入手可能な情報をすべて集めようとしないこと。
第二に、重要度の低いデータには、簡単に入手できるからと言って手を出さないこと。

【手に入れたきっかけ】

KIndleキャンペーン！

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役に立った

前のめり

これからは分析力

2008年8月2日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

この本を
読んで確信しました。
これからは
分析力がとても大切になるってこと。

分析力を武器にして
業績をあげている
企業を例に
わかりやすく書かれているので
分析力の大切さを
身にしみて感じます。

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

佐々木

ノウハウはほぼなし。

2017年12月19日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

具体的な分析のノウハウはほぼないので注意。

９章分析競争の未来より引用

ー予測ツールー

既に起きたことの原因を探ることも大切だが、これからどうなるかを予測できる方が企業にとっては役に立つ。予測の方がはるかに難しく高度な技術を要することは言うまでもないが、これからは顧客の行動パターから株価に至るまで、あらゆるものが予測モデリングの対象になっていくだろう。

引用終わり

著者の意見の部分を引用したが、もはや何も言っていないに等しい文章だ。

その他のコンテンツも、

「〇〇社では、顧客の年齢・性別などの購買データを蓄積し、それを販売に活用している」

「〇〇社では、データ分析を元に、利益の向上につながる施策をおこなっている」

レベルのことしか書いていない。

ただ、ひたすら、どの企業ではどのデータ取ってるよ、くらいのことしか書いておらず、

どういうデータをどう分析し、どう活かしたか？

という情報はほぼなし。

ただひたすら実例の羅列で、冗長で内容が極めて薄い。

読む価値なし。この本を誰がどう読めば役に立つのか？というくらい内容が無い。

出版された時代を考慮しても、入門書としても成り立たないくらい内容が薄い。

この著者は大学教授らしいが、他の著作も同様に低品質なので注意されたい。

5人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

TK

分析力を武器とする企業の事例集

2020年11月3日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

今回、会社の研修で課題図書として選定されていたため購入、読了しました。
和訳された本だからか、カタカナ語やアルファベットが多く、普段あまり本を読まない人やアルファベットにあまり触れない人には読みにくいと思う。
この本は、分析力で成功を収めた企業がひたすら紹介されているもので、自己啓発本だと思って読むと期待を裏切られるかもしれない。

2013年4月24日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

ビッグデータの最初の本なのでしかたないが、
例題がわかりずらい。共感できませんでした。

その数字が戦略を～のほうが最近の例もあり、いいかもしれません。

2014年7月1日に日本でレビュー済み

ビジネス・インテリジェンス（BI）界の大家、トーマス・H・ダベンポート氏のヒット作。
刊行当初よりも最近の方がむしろその価値が見いだされているような気がします。

BPMだのCRMだの、新しい流行語に踊らされるたびに、
SIerの言われるがまま高価なシステムを導入して、
結局使いこなせずに埃をかぶっている顧客データの塊。
そんな情景が自社に思い浮かべられる人にオススメの本です。

類似本の多くは、「経営者の理解があって」「組織も整っていて」
「有能な人材もそこそこいて」「カネも出してくれる」ことが前提になっていることが多く、
「そんな恵まれた環境なら苦労しねぇよ」とため息をつくことがしばしば。
しかし、この本は、データ・アレルギー、KKDに頼っているような「分析力に劣る企業」が、
どのように「分析力を武器とする企業」に這い上がっていくかを、明快に示しています。

具体的には、企業のおかれているステージを
１「分析力に劣る企業」
２「分析力の活用が限定的な企業」
３「分析力の組織的な強化に取り組む企業」
４「分析力はあるが、決定打に至らない企業」
５「分析力を武器とする企業」
の５つに分類し、それぞれのステージにおける課題と対策、ロードマップを記しています。

特筆すべきは、「経営者の理解」「組織文化の醸成」に重きをおいていること。
どうやったら経営陣の理解を得られるか、組織文化を醸成できるかに多くのページを割いています。

惜しむらくは、（当たり前ですが）具体的事例の多くが海外企業のため、
自らの実感にピンとこない点ですが、本書の価値を損なうほどではありません。

「ビッグデータ」というBuzzWord(!?)に振り回されることなく、
地に足をつけて分析力を高めていきたい、と認識させられる好著でした。

P.S.そういえば、この本を知ったのは、
かつて在籍していた会社の社長に勧められたことを思い出した。
この本に従えば、分析に恵まれた環境だったんだと、今になって唇を噛んでいます。。。

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ト−マス・H．ダベンポ−ト

ジェーン・G・ハリス

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