ビッグデータという言葉が流行して以来、日本企業は、分析に強い人材を育成し、工場や顧客のデータを収集するシステムを構築し、さまざまなデータ分析プロジェクトを立ち上げてきた。
しかしながら、多くの企業は投資に見合ったビジネス成果を得られていないのではないだろうか。
大阪ガスでデータ分析組織をつくり、現場向けに成果を出してきた筆者は、その原因は、分析力やデータ量よりもむしろ、現場の力とデータ分析を融合させるプロセスの軽視にあると考える。
筆者は、このプロセスを意識してデータ分析に取り組むうちに、現場の意思決定の種類によってこのプロセスを類型化できることに気づいた。
本書では、NTTドコモやAGC（旧旭硝子）の事例を挙げながら、現場業務の意思決定を6種類に類型化して、現場の力を的確に引き出すことでデータ分析を成功させる型を提示する。
この型を習得すれば、データ分析を単なる分析で終わらせず業務改革につなげる成功確率が格段に高まるだろう。
＊『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー（2019年6月号）』に掲載された記事を電子書籍化したものです。