Don’t Underestimate the Future of the Truth
Another common problem is underestimating, or simply not considering, the confidence level in the analytics results that the CEO is being fed. Maybe we are comfortable with the data and the assumptions, we’ve asked the right questions and we’ve taken the risks into consideration, but we haven’t assessed the confidence level of our predictions.
真実の未来を軽くみるな
よくある問題のもうひとつは、与えられた分析データの信頼性をCEOが軽くみてしまうこと、もしくは単にそれを考慮を全くしないことである。私たちはデータとそれが導き出す推測に満足しているかもしれない。また、正しい質問をし、リスクを考慮にいれることもしたと、感心しきっているかもしれない。しかし、その結果出た分析データの信頼性のレベルについては、私たちはまだ査定していない。
This gets into classic model assessment techniques in analytics. Is the forecast plus-or-minus 1 percent or 20 percent? If it is critical to increase sales by 5 percent and the model predicts 10 percent sales growth within plus-or-minus 5 percent, then we’re probably fine. But if the model predicts 10 percent sales growth plus or minus 15 percent, then we might be closing up shop at the end of the year if we aren’t careful.
これは統計学では、典型的なモデルの評価テクニックである。予測は1％、もしくは20％のプラスかマイナスか？もし売上を5％伸ばすことが重要で、モデルが5％のプラスマイナス範囲で10％の売上増加を予測したとしたら、それはおそらく可能であろう。しかし、もし予測が15％のプラスマイナスの範囲で10％の売上増加だとすると、気をつけないと年の終わりには店じまいをする結果となるかもしれない。
So, What Needs to Change?
The culture around how data is viewed and data-driven decisions are made has to change. If a data scientist brings all the assumptions and risks to a boardroom conversation only to get chewed up and spat out, the next time he enters that boardroom, he’ll be sure to hide the negative truths. But, when the culture encourages curiosity and impartial acceptance of the story the data tells, then those who keep the data are free to share what they know and won’t be afraid to point to the data, all the data, and not just the rosy bits.
では、どう変わるべきか？
データがどう分析され、データをもとにどう決定がなされるかを取り巻く風習を、変えていく必要がある。もしデータ科学者が会議室での議題に全ての予測とリスクを準備し、非難され口論になったとしたら、次の機会にまた会議がある場合、科学者は間違いなくネガティブな真実は隠すであろう。しかし、風習がデータに対する好奇心と公平な支持を奨励するようなものであれば、そのようなデータを持つ科学者たちは自由に自身が知っていることを共有することができ、ポジティブな点だけではなく、全てのデータを提示することができるのである。
The CEO must take the responsibility to actively ask about risks and foster a culture of transparency. But so too does everyone else. Team members at all levels need to take responsibility for holding to the truth in the data and maintaining complete transparency when communicating up the corporate hierarchy.
最高責任者は、積極的にリスクについて疑問を問いかけ明白にする風習を促進していく責任を負うべきである。しかしそれはまわりの人間も同じである。会社の上層部と情報伝達をする際に、どのレベルにいるチームのメンバーも、データに関する真実をきちんと考慮し、完全に明白にする責任を持つことが必要だ。
Executives have to ask their people to do this due diligence as they pass up the results, and they have to ask the questions back down so it becomes a conversation around data, not simply a one-sided dashboard, or presentation. In some cases, there may not be any material risk, but the fact you intelligently reached that conclusion demonstrates that you have the discipline to make the assessment. As a CEO or senior executive, you can’t assume everyone did a great job of validating all the potential risks and made all the right assumptions. You have to ask for the truth and be willing to handle it.
結果を非難する際、経営陣はこのしかるべき努力をし、会社の人間に質問を投げかけていかなければいけない。そして社員たちも質問を投げ返し、データに関する会話が生まれるのだ。ただの一方的なダッシュボードや説明になるのではなく。場合によっては、重大なリスクは全くないかもしれない、しかしあなたが賢明にその結論にいたる事実は、あなたには予測をするための知識があるということを証明するのだ。最高責任者や上級経営幹部によると、全員が全ての潜在的なリスクを正しく立証でき、正しい予測をしたと、決めてかかることはできないという。真実を求め疑問を投げかけ、それに対し喜んで対処していくことが重要である。
Bill Franks is Chief Analytics Officer at Teradata, where he provides insight on trends in the analytics and big data space. He is author of the book Taming The Big Data Tidal Wave and most recently published his second book, The Analytics Revolution. He is an active speaker and a faculty member of the International Institute for Analytics. Find him at www.bill-franks.com.
Bill Franks氏はTeradataのChief Analytics Officerで、同社において彼は分析論およびビッグデータ分野における傾向を洞察している。彼は、Taming The Big Data Tidal Waveの執筆者であり、つい先日、2冊目の本であるThe Analytics Revolutionが出版された。彼はアクティブスピーカーであり、International Institute for Anayticsの教職員である。彼の詳細に関しては、www.bill-franks.comを参照のこと。
