どれだけ「今目の前にある」データを使い倒して決断をするか。

ビッグデータ、という言葉とか、機械学習って言葉を今ひとつ信用できない。その理由は単純で、別にデータが沢山集まらなくても、わかることってたくさんあるからだ。

問題は、現実にあるデータは、ある程度データって欠けてたり、欲しいものが部分的に抜けてたりしてるから、そこをどうやって補うのか、あるいは定性的な情報で折り合いをつけるのかってところが大事になる。

てことを、ある施策を行うためにデータ集めをした結果、全くその施策が無駄になることに施策実施の直前で気がつくことができた出来事が合った。

「データの民主化」
「データ・ドリブン」
みたいな、データを使ってあまり決めたことがなく、現実を知らない残念な人達が使うバズワードは華麗にスルーしつつ、容赦なく現実のビジネスに切り込んでいきたいなと感じた一日だった。