今日はアプリのリリース明けで時間たっぷりなので、また勉強がてらWebを読みあさってるwww
Our challenge is to process data into information, refine information into knowledge, extract from knowledge understanding and then let understanding ferment into wisdom.
(Albert Gore)
さっきの独り言を書いてて何故か思い出した一文。これはアメリカのゴア元副大統領の言葉。
この英文、使われてる動詞のニュアンスがいいというか味があって、とっても好きなんだよね。
お気に入り&大事にしてる文章^^
岩谷宏さんのサイトでも日本語で紹介されてる。
岩谷宏の「ITの道!」 - 第17回 医療のIT化は、電算化ではない(2002/01/16)
このサイトは昔かなり読みまくった。さっきの英文を単語で検索すると このサイトも一緒に引っかかるから、その度に同じ文章を繰り返して読んでるwww
自分はコンピュータシステム/アプリケーションソフトを考えるとき、「コンピュータに任せられる範囲」というのにかなりこだわる。人間にしかできない知的な作業・判断行為を「自動化」と称して何でもコンピュータにさせようとする考えを、とても嫌ってしまう。
「しまう」と反省的に書いたのは、ビジネスの観点からみると仕様を減らして開発規模を縮小させると利益が減ってしまう(要するに「そんなこと言ってたらビジネス始まらない」)のと、お客さんのビジネスにも「精度が落ちようが、スピードが優先」ってニーズもあるだろうということであって、自分個人としては、あくまでも「人間が行うべき作業は人間に」という考えは根底に持っておきたいところ。
コンピュータはData、もっと言えば数値Code化されたDataを処理するデバイス。
それ以上のことをさせる場合は、DataをInformationとして扱うためのロジックを1つ1つ個別に「手続き」として実装しないといけなくって、ここから先は容易ではないし、実装できるとしてもそれなりの時間と金がかかる。コンピュータ(とそのプログラムを作る人)にとって、DataとInformationの間には、高い高い壁がある。
自分はアプリケーション開発よりもBI(Business Intelligence)、その中のデータマイニング(
参考:データマイニングの宝箱)の領域で長く仕事をしてたんだけど、「データさえあれば、マイニング技術を使って『データの山』を『宝の山』に変えることができる」と盲目的に信じ込んでいる人を目にしてきた。現場で分析をしている人は興味を示しつつも厳しい突っ込みを入れてくる人が多かったけど、上に行くほど夢見がちな考えを持つ傾向があった。「データ=まんま宝」みたいな。
そうじゃないんだよね。あくまで「Data」「Mining」なのであって、その出力は「Information候補となりうるData」だから、そこから人間が「Information」を見つけ出さないといけない。「Informationを見つけ出してはその小さなカケラから仮説を作って確認の調査とData Mining、何度も何度も繰り返すうちに一部の仮説はデータ上でも特徴として明確化され、Knowledge等々へと昇格していく」、そういった作業は人間の仕事。マイニングツールはDataを高速に集計・統計解析して、小さいけれども特徴のある大切な事実を見逃さないよう示してくれるだけ。だから、そこを理解して使いこなすのであればとても役に立つ、革新的という言葉が似合うツール。
ツールを使えば短時間でかなりの回数の試行錯誤を繰り返すことができる(ここがポイント)から、これまで収集してきた情報/データの問題点や不足点、これまでの戦略の検証やこれからの戦略を練るためにどのような情報が必要なのか、またその情報を直接収集できない場合はどんなデータを間接的に収集して情報に変換していくか、そんな検討の方により多くの時間を割くことができる(ここもポイント)ようになる。検討する人の頭脳レベルにもよるけど、買って損はしない。
でも企業としてそこまで上層部から考えてデータマイニング、というかBIを導入しようとする意志をもってたところは、ほぼゼロと言っていいほど無かったね。自分としては、そこは経営の根幹に関わる部分だから、部下に丸投げじゃなくて社長を筆頭に理解してないといけないって思うんだけどさ。
現場で分析してる人は興味を示してた。でも上層部は分かっていない。よく見かける構図w
巷で乱用されてるIT(「情報」技術)って言葉を耳にするたび、「情報」戦略って言葉を嬉しそうに口にする社長やCIOを目にするたび、「?」マークが頭に浮かぶんだよね。。。