Keisuke Satou

データサイエンティストを10年以上やってます。

Keisuke Satou

データサイエンティストを10年以上やってます。

機械学習モデルや統計数理モデルは、経済モデル上に整理しよう

　データサイエンティストとしての日々の業務経験から、重要な知見を個人的な備忘録で残したいと思います。また、ついでにnoteで共有します。何かのきっかけで読んでいただいた方に、何かが残れば幸いです。 想定読者データサイエンティスト、データエンジニア、システムエンジニアといったデジタル関係職種の方 プロジェクトマネジメントに関わる方、あるいはプロジェクトマネージャや中間管理職の方 デジタル必須の業界の、トップマネージャー、あるいは経営者の方 ポイントデータサイエンティスト

Keisuke Sat…

    • データは「解像度」を上げるためにある

      データの必要性は頭ではわかるが、、、仕事における様々な分析に、あるいは大学や研究機関における研究に「データ」は必要なものです。しかし、お金をかけて買う意味を肌感で感じている方は少ないのだと思います。私もそうで、頭ではわかっていても、肌感として十分にわかっているかは疑わしいです。 データは無料では出てきません。調査してデータを作るにも、情報システムを開発したり、運用したりしてそのログデータを作るにも、データを作るにはお金が必要です。 データサイエンティストを10年以上やっ

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      • データサイエンスやデータガバナンスには「規律」が最重要

        読んで欲しい方データサイエンティストやシステムエンジニアなどのエンジニアの方 プロジェクトマネジメントでデジタル推進をされている方 デジタル組織でリーダーの立場にある方 組織のマネージャなどのデジタルに投資されている方 デジタルに興味のある方 なぜ「規律」が必要で最重要なのか？「データサイエンスやデータガバナンスに対して組織が投資するのは、変革（＝イノベーション）を目指しているためである。」ことは疑いないことです。 トニー・サルダナ氏は、P&Gの変革を担うエッジ組

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        • 「なぜ、DXは失敗するのか？」の理由は「チェックリスト」にある

          なぜ、DXは失敗するのか？DXの取り組みをしてない企業はないと言えるほど、DX化は重要な課題です。しかし、ほとんどは失敗しています。このことは、皆さん周知のことで、今更言われても興味がないでしょう。 しかし、その失敗原因と対応策が「チェックリスト」にあるというのは新しい視点だし、盲点です。 なぜDXは失敗するのか？  「破壊的な変革」を成功に導く5段階モデル、トニー・サルダナ著、EYストラテジー・アンド・コンサルティング監修、小林啓倫訳、東洋経済新報社、2021 こ

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        機械学習モデルや統計数理モデルは、経済モデル上に整理しよう

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