データモデルの重要性（デジタル化）

デジタルデジタルとか言っていますが、どのデータがどういう振る舞いの結果生まれたのか理解していなければ、使ってないのと同じということ。

いろんなデータをデジタル化すればなんでもできると考えている人がいるようですが、そのデジタル化をどうするかができなければ全く意味は無し！

例えば、酒造メーカのデジタル化。温度調整とかいろいろあるけど、もしかしたら、何かを混ぜるときのスピードとか、回転状況とかによっても結果は変わるかもしれない。つまり、「計測されていない」データが影響するかもしれない。

企業の財務分析。これもデータ化されてますが、売り上げデータとかだけ見ていて、その企業の良しあしはわかるのか？
例えば、特許。それにものすごい価値があったとしたら？
→下町ロケットのバルブ特許がまさにそれ。財務データしか見ていない「無能な」銀行マンはそれを見抜けなかった。

半沢直樹でも出てきますね。タブレット小僧。

なんでもデータ化して分析する。それは良いかもしれませんが、そもそもデータ化していない、できていないものを理解していなかったら、まったくの無意味と言っても良いものです。

つまり、データ自体を見るのではなく、なぜデータとなっているのかという全体モデルを考える必要があるということ。

物事には、数値化しにくいものが非常にあります。先の「特許の価値」なんてまさにそれ。

飲食のデジタル化。美味しいと感じるのを正確に数値化できるのだろうか？

もし、できないのであれば、それに置き換わる計測ポイントはないだろうか？

似たような話はいくらでもあります。

マーケティングでやたらと「コンバージョンレートが云々」とわかったようなことを言っているマーケッター。そもそもそのコンバージョンレートの計測方法は正しい？タイミングは正しい？顧客の行動導線モデルを考えた時、もしかして、別の行動をしているのでは？そこまで頭回ってる？

このことを理解しないで、単に数字だけ追いかけている人は、本質を全く理解していないということです。