データとデジタル化の変革

2020年は中國のデジタル経済元年になるかもしれない。あるデータによると、2018年のGDPのうち、デジタル経済の比重はすでに34%以上を占めており、この疫病は各業(yè)界のデジタル化転換の歩みを大きく加速させた。データと知識は新しい生産性要素として、ますます最も重要な生産資料となっている。それに伴い、資産としてのデータの所有権や使用処理などの法的問題が発生しています。企業(yè)はデータの合法的な使用権を取得した後、どのようにデータと既存の経営管理を結(jié)合し、データでエネルギーを賦與し、データ駆動の管理プロセスを構(gòu)築するか？私たちは完全な思考とソリューションを?qū)g行する必要があります。『データ法學(xué)』と『データ分析すなわち未來』はそれぞれデータ法と企業(yè)の全ライフサイクルにおけるデータ分析の応用角度から、権威ある回答と模倣可能なベストプラクティスの提案を全面的に入念に提供した。

データ法の調(diào)整対象は非常に複雑で、データ本體、データ制御者、データ処理者を含む。現(xiàn)実の3者は重複する可能性があり、調(diào)整が必要な核心的な法律関係はデータ保護とデータ価値発掘である。「データ法學(xué)」は法理的にデータ法律の各方面の問題を討論しただけでなく、金融、健康醫(yī)療、消費者、就業(yè)、児童及び公共データなどの応用狀況についても議論し、代表的な判例を多く提供した。この本は法律の角度からデータ収益、使用、競爭、共有、國境を越えるなどのデータ流動の全過程に対して解析を行い、現(xiàn)在のデータ法専門分野のかなり最前線の専門書である。しかし、データの価値についての議論のいくつかについては、業(yè)界ではまだ共通認(rèn)識が得られていない。同書は、情報は個人レベルで見ると、価値を確定するのは難しいか、あるいはデータプールほど価値がないと考えている。この判斷はデータの権利認(rèn)定と帰屬に関する立法であり、一家言に屬し、さらに議論する必要がある。

『データ分析すなわち未來』は、デジタル経済発展の企業(yè)レベルでの格差を認(rèn)識させてくれる。中國企業(yè)の情報化は30年近く行われているが、多くの企業(yè)のデータ分析は內(nèi)部データの統(tǒng)計と簡単なグラフ分析に限られている。デジタル経済時代の企業(yè)データはもはやそうではない。この本はビッグデータ、データ科學(xué)とデータ分析の関連ツールと企業(yè)発展戦略、経営管理プロセスを結(jié)合し、體系的で完全な企業(yè)デジタル化管理方法論を構(gòu)築し、得難い大全式の管理ツール本である。この本はデータ分析モデルの開発、ビジネスケースの開発と管理プロセスのデータ化の面で、同類の本の空白を埋めて、デジタル化企業(yè)管理の中の「人とプロセス」という2つの核心要素を際立たせて、しかも豊富な參考資料を提供して、興味のある読者がさらに深く研究し向上するために。

デジタル経済時代には、さまざまな企業(yè)が「データ分析による問題解決」の能力を「データ分析による競爭優(yōu)位性の確立」に高める必要があり、ダベンポートのこの提案は管理學(xué)者の企業(yè)競爭優(yōu)位性に対する常規(guī)的な理解を突破した。企業(yè)はこの転換と適応プロセスを加速させる必要があり、データ分析人材であるビジネスアナリスト、データアナリスト、データ科學(xué)者の育成から著手する必要がある。中間レベルのデータアナリストを育成するには5年ほどかかり、データ科學(xué)者を育成するには10年近くかかる。これには、教育界と実業(yè)界が大學(xué)段階で協(xié)力し始め、「業(yè)務(wù)を理解し、データを理解し、分析方法を理解する」アナリストチームを構(gòu)築する必要がある。同時に、企業(yè)プロセスはデジタル化の転換の需要に応じてこそ、分析成果を「システムに入り、プロセスに入る」ことができる。すべてのこれらのすべては、実はまず戦略的な面から計畫すべきであり、これが企業(yè)のデジタル戦略であり、これは伝統(tǒng)的なMBAカリキュラムの中で講義されていない部分であり、その役割はデータを中心とした企業(yè)文化と組織構(gòu)造を構(gòu)築し、企業(yè)が內(nèi)部データ事後分析に基づく受動的な意思決定から、ビッグデータに基づく動的リアルタイム意思決定への転換をサポートし、推進することである。これは企業(yè)がデジタル経済時代にコア競爭力を高める鍵である。

古典的な統(tǒng)計分析ツールを熟知した上で、機械學(xué)習(xí)、データとテキストのマイニング分析など、新しい分析方法とツールを?qū)Wぶ必要があります。これらも主要なビッグデータ人工知能方法であり、データから必要な情報、知識、知恵を抽出するのに役立ちます。この本の最も魅力的な點は、最新の心理學(xué)、脳科學(xué)と行動経済學(xué)の成果を融合させ、使用の角度からシステム解決方法を提供することを重視し、特に3分の1の紙面を使ってデータを利用して「良い話」をする方法を討論し、これらの戦略を?qū)g行するためのベストプラクティス方法を提供したことだ。この部分は企業(yè)の中間管理者にとって非常に実用的で、どんなに良いデータでも効果的に情報を伝えることができなければ、意味がありません。データ分析者は管理を理解し、異なる管理階層のコミュニケーション対象の心理的要請を理解し、同理心に基づいて自分のデータ分析成果を設(shè)計し、展示しなければならない。これは敘事の蕓術(shù)である。このことから見ると、私たちはデータ分析人材に対する要求が非常に高く、彼らは業(yè)務(wù)、管理、分析方法を理解しなければならず、思想家気質(zhì)を持っており、しかも人間コミュニケーションの達人である。將來は問題を解決する能力があり、思考の転換に優(yōu)れたデータの達人に屬し、社會はどのように迅速に學(xué)習(xí)するかを知り、データからこれまで発見できなかったパターンを掘り出すことができる人々にリードされるに違いない。私たちがデータを用いて偉大な事業(yè)を達成する能力は、私たちの生活のあらゆる面を変えることになります。

?