データを食べる

Sheedy氏は、「人間が判断するのではなく、アプリケーションがさまざまな判断をする組み込み分析や運用BIといわれる分野での発展が進むだろう」と話す。例えば、サプライチェーンではすでに実践されているように、在庫が一定の個数を切った場合自動的に発注システムが作動する、といったようなものだ。
アナリストが見るBIベンダーの「意味のある買収」と「わけのわからない買収」 - アナリスト - page2 - ZDNet Japan

この『一定の個数』を決めるのが、恐らく『その数学が戦略を決める』がいうところの絶対計算だろう。
ただ、絶対計算は、計算の対象となるデータがなければ、役に立たない。
よい予測モデルを作ることができないからだ。
従って、以下の指摘は全くもって正しい。

Sheedy氏がBIベンダーの買収で「意義がある」と感じるのは、「情報マネジメントプラットフォームを持っている企業が、そのプラットフォームにBI機能を組み込もうするケース」だ。
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データとモデルは、食材と料理のようなものだ。
モデルを作らなければ、データは役に立たないし、データがなければ、モデルを作ることできない。
そして、食べてみないとプディングの味が分からないように、モデルは使ってみないと、精度が分からない。

一つのアプローチはスモール・スタートだ。
ただ、スモール・スタートは、成果のインパクトも小さい。
従って、魅力的には映らない。
どうすれば、使いたいと思ってもらえるだろうか。
そんなことをつらつらと考えた。