どんな人に向くか
- データアナリストへのキャリアチェンジを目指すビジネスパーソン
- データ活用組織の作り方を知りたいマネージャー
- データ分析の全体像を業務視点から理解したい方
この本を推薦するペルソナ
本書の概要
本書は、データ分析の基礎知識からデータドリブンな意思決定を組織に根付かせるための実践手法まで解説したダイヤモンド社の初級書籍であり、2022年に翻訳出版されている。ビジネスパーソンがデータアナリストとしてキャリアを築くための具体的なスキルマップと、組織全体をデータ活用文化に変えるアプローチを提供する。
目次・章構成
目次データは準備中です
各章の見出しと要約を順次追加していきます。本書の構成感を掴みたい方は、まず「本書の概要」と「読み方ガイド」をご参照ください。
このロードマップに登場します
- CTO（Chief Technology Officer） VP of Engineering・事業連携強化期（6〜10年）
- データアナリスト / BI エンジニア ジュニアアナリスト（0〜1年）
- データ基盤エンジニア ジュニアデータエンジニア（0〜1年）
- データ基盤エンジニア ミドルデータエンジニア（1〜3年）
- データサイエンティスト ジュニアデータサイエンティスト（0〜1年）
- データサイエンティスト ミドルデータサイエンティスト（1〜3年）
- DX推進担当 DX推進スタッフ（0〜2年）
- 学習の目的
- 「データ分析人材になる。目指すは「データドリブン」な意思決定ができる組織」を読み、DX推進担当の土台となる基本概念を理解する。特にdata-analytics-bizの基本を理解することを目指す。
- 読み方ガイド
- まずは全体を通読し、概念を掴む。各章の要点をノートにまとめながら読み進めると効果的。
- 期待される成果
- DX推進スタッフ（0〜2年）ステップの学習後、data-analytics-bizに関する理解が深まり、DX推進担当としての基礎力が身につく。
- 機械学習エンジニア ミドル機械学習エンジニア（1〜3年）
良い点・気になる点
良い点
- データ分析人材のキャリアと組織変革を結びつけた実践的な視点
- 技術だけでなくビジネス文脈でのデータ活用方法を丁寧に解説
気になる点
- 統計・機械学習の技術的深掘りは対象外で、別書籍での補完が必要
次に読むべき本
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読み方ガイド
初心者の読み方
初めての方はまず目次と前書きを通読し、全体像を掴んでから前から順に読み進める。
中級者の読み方
ある程度知識のある方は、目次から興味の強い章だけ抜き読みし、必要に応じて前後章を補う読み方も有効。
リファレンスとしての使い方
読了後はリファレンスとして手元に置き、業務で迷ったら該当章を辞書的に引き直す使い方が効果的。気になった引用は本棚にメモしておくと、再読時の入り口になる。
読了の目安: 章ごとに区切りながら、1日1章のペースで読み進めるのがおすすめ。
読了後に書ける学習アウトプット
書きたいアウトプットを先に決めると、読書の集中ポイントが明確になります。
- データ分析人材になる。目指すは「データドリブン」な意思決定ができる組織の核心アイデアを200字で要約したメモ
- data-analytics-bizに関する自分の業務課題1つを、本書のフレームで再整理した記事
- 本書で得た学びを実務に適用した結果と、効果を測定するKPI
- 同じ章を読んだ読書会向けの議論ポイント3つ
- 参考になった引用と自分の解釈をまとめたブログ記事の下書き
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次の一歩を踏み出す
「データ分析人材になる。目指すは「データドリブン」な意思決定ができる組織」を活かすには、自分のキャリア地図上で位置づけることが大切です。