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山本真麻

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世界標準のデータ戦略完全ガイドデータセンスを磨く事例から、データの種類と仕組み、戦略策定のステップまで

バーナード・マー (著), 山本真麻 (翻訳) 形式: 単行本（ソフトカバー）

(25)

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購入オプションとあわせ買い

Amazon、Google、Microsoft、トヨタ、ウォルマートなどを
導いてきた「データとAIの伝道師」のノウハウが一冊に。
大企業も中小企業も実行できるデータ戦略の決定版教科書！

【本書の特長】
・データ戦略の基本からプラン策定までを一冊で学べる
・アイスクリーム店を例に戦略を考え、規模の大小を問わず実行できる
・世界中で活躍する著者だから知っている、様々な業界の事例と成功のポイントが満載

【内容紹介】
データ戦略の目的は主に6つあります。

1）意思決定プロセスを改善する
2）顧客（市場）を理解する
3）より優れたサービスを生み出す
4）より優れた製品を生み出す
5）業務プロセスを改善する
6）データを収益化する

本書ではこれらの目的と、そのためのデータ活用法を
ふんだんな事例をもとに解説します。

そのうえでアイスクリーム店を例にデータ戦略を考えることで、
戦略の基本から策定、実践方法まで一気に学べます。

AI（機械学習など）の仕組みや、インサイトの見いだし方、
データインフラの整備、データ能力の高い組織のつくり方までしっかりフォロー。

近年はデータ収集や活用のためのサービスが数えきれないほどありますが、
それはどんな企業でも世界レベルのデータ戦略が実現可能であることを意味しています。

世界の一流企業を顧客に持つ著者が、
一気に世界レベルに駆け上がりたいすべての企業に贈る一冊です。
（原題：Data Strategy 2nd edition by Bernard Marr）

【目次】
第1章　はじめに：あらゆる企業をデータ企業と呼べるわけ
第2章　データの活用目的
第3章　意思決定プロセスを改善する
第4章　顧客を理解する
第5章　より優れたサービスを生み出す
第6章　より優れた製品を生み出す
第7章　業務プロセスを改善する
第8章　データを収益化する
第9章　データの活用計画をつくる
第10章　データのソース選びと収集
第11章　データガバナンスと倫理問題および信頼問題
第12章　データをインサイトに換える
第13章　ITインフラとデータインフラを構築する
第14章　データ能力の高い組織をつくる
第15章　データ戦略の実行と改善
第16章　未来を見据えて
巻末付録　データ活用・データ戦略テンプレート

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本の長さ

408ページ
言語

日本語
出版社

翔泳社
発売日

2022/8/30
寸法

12.8 x 2.3 x 18.8 cm
ISBN-10

479817453X
ISBN-13

978-4798174532

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世界中で活躍する著者だから知っている、様々な業界の事例と成功のポイントが満載

本書の前半では、「データ戦略6つの目的」を解説。多数の事例を見ていくことで、データセンスが養われていきます。

後半では架空のアイスクリーム店を例に戦略を立案し、実行に移す方法をステップバイステップで説明します。会社や事業の大小を問わず実現できる内容です。

現在はありとあらゆるデータがそこここにあふれ、それらを入手・分析するサービスやツールも山ほどあります。外部データもうまく取り入れながら、自社データを有効活用する秘訣を本書で知れば、一気に世界レベルに駆け上がることも不可能ではありません。

現場に取り入れる前、あるいはすでに実行中のデータ戦略改善の道筋を見いだすために、きっとお役に立つはずです。

登録情報

出版社 ‏ : ‎ 翔泳社
発売日 ‏ : ‎ 2022/8/30
言語 ‏ : ‎ 日本語
本の長さ ‏ : ‎ 408ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 479817453X
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4798174532
商品の重量 ‏ : ‎ 320 g
寸法 ‏ : ‎ 12.8 x 2.3 x 18.8 cm
Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 689,637位 (本の売れ筋ランキングを見る)
- 情報社会 - 466位
- ビジネス企画 - 1,053位
- 経営戦略 - 1,421位
カスタマーレビュー:
(25)

著者について

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山本真麻

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英日翻訳者。英米文学専攻を卒業後、電機メーカー勤務を経てフリーランス翻訳者に。

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世界標準のデータ戦略
2026年3月19日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本（ソフトカバー）
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データ戦略について体系的にまとめられている良書
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コンサル屋の書いた本であることに注意が必要
2022年11月13日に日本でレビュー済み
フォーマット: Kindle版 (電子書籍)
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期待していた内容とだいぶ違った。
著者は自称「データ分析とAiの伝道師」とのことだが、ぶっちゃけコンサル屋で読後経歴を確認したらその通りだった。
コンサル屋らしく、理想は高く実現性は低い内容で溢れている。なので、その手のことが知りたい方にはいいだろうが、まあ、この通りやってもうまくいく保障はどこにもないことは覚悟しておくべきだろう。
ただ広く浅くデータ分析とAIの企業での活用事例が取り上げられており、その辺りはトリビア的に楽しめる。
私は斜め読みでほぼ半日で読んで、必要な情報だけ取り入れるようにした。
（最後のSDGsの問題を全てデータ分析とAIで解決します、なんて寝言にしか聞こえませんもん！）
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