書籍の整理：実践的データ基盤への処方箋（概要とはじめに）

# 背景・目的
- 最近、読んだ[実践的データ基盤への処方箋](https://www.amazon.co.jp/%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E7%9A%84%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%9F%BA%E7%9B%A4%E3%81%B8%E3%81%AE%E5%87%A6%E6%96%B9%E7%AE%8B%E3%80%9C-%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E4%BE%A1%E5%80%A4%E5%89%B5%E5%87%BA%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%BB%E3%82%B7%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%A0%E3%83%BB%E3%83%92%E3%83%88%E3%81%AE%E3%83%8E%E3%82%A6%E3%83%8F%E3%82%A6-%E3%82%86%E3%81%9A%E3%81%9F%E3%81%9D-ebook/dp/B09MSX9MQV)が、実践的かつ自分が知らないことが多くあり、学びが深かったので、知識を整理する目的で投稿します。
- データ活用に関わる方は、読むことをお勧めします。

#結論
- データ活用にはノウハウが必要。データ、システム、ヒトに分けて考えられる。
- 活用できてないのは、上記のいずれか、もしくは全てが欠けている。
- 基盤を作ることが目的ではなく、ビジネス価値を出すことがデータ活用。

#内容
##構成
- 以下で構成されています。
    - はじめに **本ページの範囲**
    - [第一章 データ活用のためのデータ整備](https://qiita.com/zumastee/items/7339ea43d84600f640f4)
    - 第二章 データ基盤システムの作り方
    - 第三章 データ基盤を支える組織

- 第一章〜第三章はデータ、システム、ヒトの３つの観点で解説されています。
- 本ページでは、「はじめに」を整理します。第一章〜第三章は個別にページを作成して整理します。


## はじめに
- はじめにを整理します。
- 大まかに、以下の流れで構成されています。
    - 現状
    - データ基盤の必要性
    - 基盤の潮流
    - 活用ができてない
    - 現場のノウハウの必要性
    - 想定する読者像

- 以降、書かれている内容をざっくりと整理します。

### 現状
- デジタル活用に伴い、データ活用に注目されているという話。それに伴い、データアナリストとデータサイエンティストという職種にも注目が集まっている。

### データ基盤の必要性
- 一時的ではなく、継続的に企業の成長を支えることが、真のデータ活用。（継続性が大事）
- 継続的にデータ活用するのは、データ基盤が整理されていること。
- 基盤がないと、活用しようと思う度にデータを集める必要があり、そこに作業時間を費やす。
- データアナリストや、サイエンティストがいるだけじゃ不十分で基盤が必要。

### 基盤の潮流
- 基盤づくりのための道具や、知識が揃ってきた。
- ITベンダもデータ基盤を押さえようと、BI製品、DWH製品、ETL製品など出してきている。
- 蓄積する方法など、体系化されて簡単に学習できるようになった。

### 活用ができてない
- 知識、道具が揃ってきたとはいえ、データ基盤を十分に活用できてない。
- データ基盤は作れてもビジネス価値を創出できてない。
    - **この言葉は、ものすごく同意**
- 例えば、以下のような問題がある。
    - 誰も見ないダッシュボード
    - データ集めた後、何をしたらよいかわからない。
    - 技術を駆使してデータ収集システムを作ったが、価値を理解してもらえない。**（Howに注目している。）**
    - データの意味がわからず、確認に時間を要する。
    - システム障害が多発し、苦労して対応したが、実は誰も使っていない.
    - レポートが何の意思決定にも使われてない。
        - **あるあるだな。最初から何のためのシステムか曖昧だったり、時間の経過とともに使わなくなったり。**
    - 似たようなレポートがあるが、値が異なり正解がわからない。
        - **これも、あるある。整合性が取れてないことで問い合わせを受けたりした。**
    - データ収集が頻繁に失敗し、その障害対応に追われてデータ分析する時間が取れない。
    - データ収集が時間どおり終わらず、分析できなかった。
    - DWHの性能が悪い。
    - データを活用して、価値を出したいが、どうしたらいいかわからない。
    - データ分析を外注したが、うまくいかない。
    - 個人情報保護など規制が厳しくなっているが、自社のデータ活用に影響がわからない。

### 現場のノウハウの必要性
- ビジネス価値を出すには、広く知れ渡っている知識や技術だけでは足りない。
- 必要なのは現場のノウハウ。
- 例えば、以下のようなものが、ノウハウ。
    - 現場のデータを集めれば、イノベーションが生まれる
        - → **目的を失っている予兆。というノウハウ。**
    - 分析レポートが実は意思決定に使われてない。
        - → **レポートの状況を監視することが重要。というノウハウ**
- 以下のように、真のビジネス価値を創出する現場ノウハウを提供する。
    - 使われないデータ基盤
        - → 使われるデータ基盤
            - → 進化し続けるデータ基盤

- データ、システム、ヒトのノウハウがある。
    - データ
        - 最も重要。
        - 必要なデータを生成し、正しく集めて、目的に沿って集計・可視化し、意思決定やアプリに役立てる。
        - ビジネス価値創出には必要不可欠。
    - システム
        - 間違ったシステムでは、コストが高く、柔軟性がないシステムでは、データがあっても活用できない。
        - 作り方にもノウハウが有る。
    - ヒト
        - データ、システムが優れていても、ヒトや組織が整っていないとデータ活用できない。

## 想定する読者像
- これからデータ基盤を導入している人
    - 経営者から、AI活用や、データ基盤を任せられた人。
    - データ活用がミッションになっている部門。
    - 200-300人規模のベンチャー企業で活躍するデータ活用人材。
- すでに導入したが、うまく活用できない人
    - PoC以降、本格導入に進めない。
    - データを集めたが、使い方がわからない。（決まっていない）
    - データが整備されずに悩んでいる人。
    - 最初は使われていたが、徐々に使われなくなり、悩んでいる人。
    - サイエンティストはいるが、その他の人材が集まらないと悩んでいる。

#考察
- 個人的に響いた内容は、「基盤を作ることが目的ではなく、ビジネス価値を出すことがデータ活用」。自明だがあらためて納得。
    - わかっていても忘れがち。
    - わかっていても難しい。


#参考

https://www.amazon.co.jp/%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E7%9A%84%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%9F%BA%E7%9B%A4%E3%81%B8%E3%81%AE%E5%87%A6%E6%96%B9%E7%AE%8B%E3%80%9C-%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E4%BE%A1%E5%80%A4%E5%89%B5%E5%87%BA%E3%81%AE%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%BB%E3%82%B7%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%A0%E3%83%BB%E3%83%92%E3%83%88%E3%81%AE%E3%83%8E%E3%82%A6%E3%83%8F%E3%82%A6-%E3%82%86%E3%81%9A%E3%81%9F%E3%81%9D-ebook/dp/B09MSX9MQV