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「データ分析人材」になるためには？〜思考フレームワークを学ぶ〜
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第1回

「データ分析人材」になるためには？〜思考フレームワークを学ぶ〜

2021年1月29日 60min
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授業の概要

今回の授業は、木田先生の共著書『データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」』（日経BP）を基に、データ分析人材と必要な思考、5Dフレームワークの方法論と重要性についてお話しいただきます。

5Dフレームワークとは、Demand(要求)、Design(デザイン)、Data(データ)、Develop(開発)、Deploy(提供)の５つのデータ分析に必要なステップのことで、木田先生らによって、データ分析の経験を通して生み出された思考フレームワークです。

このフレームワークを学ぶことで、漠然としていたデータ分析を正しく捉え、ビジネスに活用していくことができます。

 

また、データサイエンティストのような高度な技術や知識の習得は急がず、前提としての思考ステップを学ぶことで、失敗しないデータ分析ができるはずです。

授業を通して、自社のビジネスの目的にフィットした「データ分析人材」へと成長していきましょう。

 

担当の先生／パーソナリティ

チャプター

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自己紹介
05:15
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本日のトピックス
00:40
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データ分析人材に必要なビジネス力とは
10:32
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5Dフレームワークとは
17:01
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文系データ分析人材活用のススメ
14:16
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データサイエンティストと現場をつなぐもの
05:56
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質疑応答
06:04
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エンディング
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5Dフレームワークは現場の人が分析するのにも有効なのでしょうか？データサイエンティストのみ有効なのでしょうか？
00:42
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可視化ツールが大事だとのことですが、説明パターンやデータ元に応じておすすめをいくつか教えて欲しいです。
00:55
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どういうアウトプットにするか、合意を取る場面で。相手にデータリテラシーがない場合はどんな資料を用意して理解を得てますか？
00:51
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データサイエンティストで不得意なことは何ですか？
11:36
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外部委託では内部のことがわからないので、社内でデータサイエンティストを頼るのがいいのでしょうか？
00:53
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現場に入り込むために必要なテクはありますか？先生は婦人服でも自然に解け込みそうですが。
00:50
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データ分析チームにおいて、最適かつ最低必要な数は何人でしょうか？
00:50
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自分の仕事に対し、自分で分析するための留意点はありますか？
07:37
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ビジネストランスレーターって小規模な企業にも必要でしょうか？
00:57
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未経験からビジネストランスレーターを目指すには、どういった企業がいいでしょうか？
00:54
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現場感を感じようとしないデータ分析者が多いように感じますが、そのような人に現場感を持たせるにはどうすればいいでしょうか？
00:49
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分析レベルを上げるには、プログラミングをする必要がありますか？
01:09
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木田先生の職歴は全てデータサイエンティストになるためだったのでしょうか？
00:42
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データ分析がマネタイズに直結しないという認識で、データ分析活用の取り組みに前向きではない場合、説得ヒントはありますか？

授業紹介コメント

  • 木田 浩理
    先生

    木田 浩理

    企業のデータ活用が近年大きな関心事となっていますが、同時に「なかなか分析プロジェクトが進まない」という声もよく耳にします。
    データ分析を“うまく"進めるには、身に付けないといけない方法論があります。今回の授業では、私がこれまでのキャリアで培った独自の「5Dフレームワーク」という方法論や文系データ分析人材の育成方法などをご説明します。
    文系理系問わず「データ分析はビジネスパーソンの基本スキル」となるのはもうすぐそこまで来ていると思います。「データ分析人材になる。」との決意をもって、ビジネスで役立つデータ分析の進め方を一緒に学びましょう。