自分用/最新版：データ ゲイズ 【Media/W2】

Main Question：
・データはどのようにプロフェッショナルワーカーの境界を変えているの？
★誰がデータと話す力（権力）を持っているの？

■データゲイズとは？

①データの眼差し
②データのパワー

の2点に分類が可能。

①データの眼差し：データ分析における権力のつながりの構造とパフォーマンスを理解するための概念
未来、感情、動き、相互作用などを構造的に、様々な粒度から見ること
②データパワー：各専門家がどのようにデータを理解し、
　　　　　　 データに関する知識をどこで主張するのかによって変わる？

顧客企業にとっては近年、スピードが大切になっている。
勝つためにはスピードを意識する必要性。

データサイエンティスト（役割）：

①デジタル経済のスピードについていく必要がある企業に対して、
　データ分析を専門的なソリューションとして提供
②データサイエンティストによってリアルタイムに情報を把握し、
スピードを求めるという経済観念を状態化させ、生産と消費のギャップを縮めている。
　　　　　
　　　　　　　　　　　　　
プロモーション担当（役割）：

・生産と消費の間。

■デジタルプラットフォーム

“フォーブス誌が発表した世界で最も価値のあるブランドランキングのトップ10では、
米国と中国が世界のデジタルプラットフォームが独占”

世の中的な位置付：

・単なるビジネスの新しいモデルではなく、新しい経済生産の手段。
　具体的には、接続の手段。

役割：

・膨大な量のデータを追跡、
　キュレーション（コンテンツを収集し整理して新たな価値をつける）、
　抽出し、流通させ、コントロールしている

特徴１：二つ以上のものが掛け合わせることで、強豪に勝てる（例えば、ビッグデータ× 何か　クラウド× 何か）
特徴２：さまざまなもの、人と結びつける（例えば、ユーザー、顧客、サブライヤー、広告主、サービスプロバイダー、生産者、供給者）
特徴３：最も重要なことはデータフロー（継続的かつ無制限にAudienceを測定し、好みのランク付け、予測分析を適用する）

■デジタルプラットフォームの分類

デジタルプラットフォームは4つに分類可能

①ソーシャルメディア・プラットフォーム
　→ Facebook、Twitter、Instagram、LinkedIn
②チームワークやファイル共有、データ管理などのためのプラットフォーム
　→ Dropbox、slack、Stack Overflow、Google Docs
③メディア共有プラットフォーム
　→ YouTube、Spotify、Vimeo
④サービス指向のプラットフォーム
　→ UberやAirbnb

■デジタルプラットフォームの流れ

①収集
②処理（データクレンジングなど）
③分析
④活用（第三者への販売含む）
　→ 旅行、食事、食料品、その他あらゆる種類の消費のほか、健康、人間関係への利用

＊データクレンジング？
・データベースなどに保存されているデータの中から、
　重複や誤記、表記の揺れなどを探し出し、削除や修正、正規化などを行ってデータの品質を高めること。

《重要なこと》
・多くのプラットフォーム活動を通じて継続的に情報を収集し、より多くのデータを生成すること by Beer
　（一方でコンピューティングパワーが必要になる）
・データそのものではなく、データを分類し、プロファイリングし、
　相互活用することで得られる分析的な洞察力。この洞察力こそが、実際に経済的価値を生み出す
　→つまりデータサイエンティストが重要

■データイマジナリー

概念：
①どのようにデータが想像されるか？
（人と人、人と組織、国家、メディア、物質的環境とのつながりにデータがどのように介在するか）
②データがもたらす様々な可能性を想定
③常に社会という広い範囲のイマジナリーの一部？

特徴：
speedy
accessible（有用な影響を与える）
revealing
panoramic（ほとんど全知全能）
prophetic（予言）
smart （Ex. アルゴリズムとか、always learning）

■データの種類

①ファーストパーティデータ → 自社の顧客や社内のデータのこと
②セカンドパーティデータ → 自社の外、つまり他社のファーストパーティデータ(購入したり、パートナー企業と共有)
③サードパーティデータ → 外部の複数のデータを組み合わせてデータを結合させリサーチ会社が販売したり、独自のリサーチ結果を伴うような外部データ

④オンラインデータ → 名前や住所、電話番号
⑤オフラインデータ → デバイスやサードパーティのクッキーなどのデジタルアイデンティティ

⑥構造データ → 簡単に分類・整理できるデータ（Amazonの購入履歴）
⑦非構造データ → 定性的なデータ（Amazonで購入した商品についてのコメントや消費者の声）

■誰がデータと対話する力を持っているのか？

背景としては、
・テックジャイアントのサイバー犯罪、アルゴリズム、ソーシャルメディアの暗号化などの背景から変革
・データサイエンスによってデータの霧を切り抜けることができる
・データサイエンス業界は人、場所、組織、国家の重要なデータの蓄積が可能
・その新しい知識（データサイエンス）がどのように権威、信頼性、正当性を獲得するのか。
　→ これを答えるのは難しい。

案１：
Beerによると、
データサイエンティストはその境界線を押し返すためのフロンティアである。
パワーは、様々なテクノロジーのアフォーダンスを持つ者が持つ。パワーは、適切な技術的知識を持つ者が持つ。

案２：
データは上流から下流に流れていき、上流では様々な仕事が行われている
そして上流（大手プラットフォーム含む）にいる人は、データをコントロールし、データ戦略を卸すことができる人たち。
言い換えれば、上流にいる人たちは、データをキュレーションする力を持ち、データを操作する力を持っており、
プラットフォームがファーストパーティのデータを自社のデータストックに格納が可能

一方でデータフローの下流では、上流に設定されたアルゴリズムの要求に応えるために
コンテンツを制作し、配信、アルゴリズムの要求に応えるような厳しい職業や職種が見受けられる。

（コンテンツは全てデジタルプラットフォームや
　データサイエンティストによってメタデータ（データに付帯情報として書いてあるデータ）として読み込まれるなぜなら、
　多くのプロモーションワーカーによって制作されたコンテンツ自体は重要ではなく、
　デジタルプラットフォームとしては追跡が重要だから）

■データの上流

大規模な技術プラットフォーム
大手グローバル広告代理店をはじめとするある種の企業

データのコントロールやデータ戦略の卸売に近い職業
デジタルマーケティングカンパニーの登場（広告ストラテジーの卸売り）
・デジタルマーケティングは、ビッグデータやAIの利用により進化したマーケティング手法
・行動履歴、利用履歴などオンライン上のあらゆるデータの活用
　→顧客のデータによってどのタイプの広告手法が必要であるか見極める

【伝統的な広告業界 VS 新興のデータ駆動型広告代理店】

《WPP 2013レポート》
・広告の将来は、直感的なクリエイティビティ？測定可能なマーケティング・マネジメント？
→ これは株主への問いかけでもある

《Martin Sorrell》
・2013年、WPPは彼によって設立された会社であるが、
　彼は、伝統的な広告と呼ばれるものは、今や我々のビジネスの半分にも満たないという
・WPPの4つの優先事項にはビッグデータとテクノロジーが含まれている
・Matin SorrellはData drivenの広告会社を設立

【世界的な広告会社 VS 世界的な IT企業（アップル、グーグル、マイクロソフト、アマゾン、フェイスブック）】

・イギリスでは70パーセントがGoogleとFB
　広告枠をオークションで売買すること、
　
・この透明性の欠如は、業界の問題であると同時に、国の問題でもあるが、
　実際多くの大企業が広告代理店をやめて、tech企業と直接取引している。

・カンヌ広告祭はもはや創造性を競うものではなく、テクノロジーを競うものである
　そのため、この業界は今とても不安定である

【広告会社 VS コンサル企業】
・PWC / Deloitte digital / Accenture interactive / IBM ix
→メディア・デジタル・クリエイティブの分野で急速に業績を伸ばす
 →顧客のロジスティック・サプライチェーン・ディストリビューションなどの基本的なビジネス上の問題を解決できるだけでなく、
マーケティングの問題も解決。つまり、組織に付加価値を与え、より良い投資対効果を得ることができる
・Martin Sorrellは伝統的な広告領域を手放したのに対して、これらの企業は広告業界を侵食しようとしている

■データの流れの下流

・アルゴリズムの要求に応えるために、コンテンツを制作し、配信
・コンテンツ自体は重要ではなく、そのコンテンツがデジタルプラットフォーム上を移動する際のメタデータ（付帯情報）のトラフィックが重要
・従来、広告といえばペイドメディアのイメージが強かったのですが、
　PRといえばソーシャルメディアのイメージが強かったため、今回のように新たなシェアを獲得

【4つのメディア】
・Paid media
・Owned media
・Shared media
・Earned media

PRはEarned mediaに属しているけど、Shared mediaに移行しつつある
現代では多くの企業がOwned mediaを持とうとしている

《何が問題なのか？》

・デジタルスキルに最も習熟し、
　8000以上のある種のクロスセクションへのアクセスに最も精通している職業であることが必要。
　※現在では様々なマーケティングコミュニケーションツールがあり、それは8000以上とも

・営業職もカスタマー・リレーションシップ・マネージメントが必要でそのようなツールもある
　広告業界は、マーケティング業界よりも先に進んでいると言っても過言ではない

・ソーシャルメディアのプラットフォームのおかげでデジタル化を余儀なくされているため
　欧州のコミュニケーション専門家の80％以上が、仕事をするためにはより良いデジタルインフラが必要だと答えていますが、
　残念ながらPRは後発組。また、ヨーロッパの広報担当者やコミュニケーション部門のうち、
　適切なインフラが整っていると答えたのは少数派

・管轄には境界線がある
　データサイエンティストは、データを扱わない多くの職業よりも確実に進み、
 リアルタイムに知ることができるという経済的なビジョンを標準化している
 そして生産と消費のギャップを埋める

・マーケティングは早めにデータゲイズを導入しているが、PRなどは遅れている
　
・プラットフォームが加速しているのに比べて、スピードの試練が遅れてはいけない
　デジタル・プラットフォームやデータ・サイエンスの専門家たちは、このニーズを推し進めようとしている。
　ギャップが縮まり、リアルタイムになっていくと、従来のプロモーション担当者、
　広告マーケティング担当者は、おそらくデジタルの仕事はできない。

・“広報担当者はテクノロジーの導入が遅れている”
　一方で、新しいプロモーション担当者が台頭してきたり、今日の科学に適応したりしている。
　なぜなら、そもそも彼らはアルゴリズムやアルゴリズム戦略に対応したコンテンツによって存在しているから

【参考】
データクレンジング
https://e-words.jp/w/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%AF%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%B3%E3%82%B0.html
データ活用のための「データ・バリューチェーン」
https://blogs.itmedia.co.jp/business20/2020/01/post_3967.html
ファーストパーティデータとは？
https://data-viz-lab.com/first-party-data
Data Value Chain
https://opendatawatch.com/publications/the-data-value-chain-moving-from-production-to-impact/