「データレバレッジ経営」

「データレバレッジ経営-デジタルトランスフォーメーションの現実解」ベイカレント・コンサルティング著(日経BP社)が、面白かったです。(ココ)初めて聞いてびっくりするような話はほとんどないのですが、現実のビジネスで急所になっていることを、きっちりと説明しています。

産出量に限りのないデータビジネスにおいては、収集するだけでは強みとならず、流通、分析、活用といったデータが流れるすべての工程で対等なビジネスチャンスがある。
なんて言っています。

次のような基礎の話も、私のような素人には、ためになりますね。
データ=状況x記録主体x管理主体x単位分解能x時間分解能 5つの視点

「アナログ」から「デジタル」への変化にあまりこだわると、私を含め40歳を超える年齢の人が勘違いしやすいと、最近は、気にしています。私たちが、20歳代に聞いていた古い「デジタル」言葉とは、今は、違っています。

AIが、ある写真の動物をみて、ネコである確率が63%、イヌである確率は37%だと判断します。その後、100以上の訓練を繰り返し、当たる確率を少しずつ上げていきます。私なんぞは、“ネコが「0」か「1」だと、判断するのがデジタルじゃないのう”と思います。21世紀では、まず、その思いから脱皮しなければいけないのですよね。

だからこそ、「アナログ」から「デジタル」に変わることばかり考えていると、現実社会で間違えます。そういう時こそ、とにかく上記のような「データの分析」に集中した方がいいように思います。

ところで、無限のものを有限と仮定し、有限のものを無限と仮定する。そうした方が、経済で、ROI(投資対効果)を、よくできることがある。コストに対する成果、つまり効果がよくなることがある。数学者の小林俊行さんの話『大きな理論を0からつくる楽しさ』(ココ)を聞いて、私は、筋違いのそういう思いをもちました。

また、望月新一教授が公開した、「たし算」と「かけ算」を分離するという「IUT理論」に世界中の数学者が興味を持ち始めました。その理論を説明した「宇宙と宇宙をつなぐ数学 IUT理論の衝撃」加藤文元著(KADOKAWA)(ココ)を読み始めたところです。

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