[Translation from English to Japanese ] Data scientists to CEOs: You can’t handle the truth Too many big data initia...

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該当記事です。その1/2
http://venturebeat.com/2015/08/01/data-scientists-to-ceos-you-cant-handle-the-truth/

Original text

Data scientists to CEOs: You can’t handle the truth

Too many big data initiatives fail because companies, top to bottom, aren’t committed to the truth in analytics. Let me explain.

In January 2015, the Economist Intelligence Unit (EIU) and Teradata (full disclosure: also my employer) released the results of a major study aimed at identifying how businesses that are successful at being data-driven differ from those that are not.

Translation / Japanese

データ科学者からCEOへ：あなたは真実に耐えきれない

数多のビッグデータを用いた取り組みは、会社のアナリティクスへの関心が足りず、失敗します。

Economist Intelligence Unit (EIU)とTeradata（私の雇用者）は2015年1月に、成功したデータ駆動型である会社とそうでない会社の違いに関する研究の結果を発表した。

Translation / Japanese

データ科学者からCEOのみなさんへ「あなたは真実に対処できない」

あまりに多くのビッグデータへの取り組みが失敗しているのは、企業が徹底してアナリティクス（分析論）における真実にコミットしていなためだ。説明しよう。

2015年1月、Economist Intelligence Unit(EIU)とTeradata（情報の全面開示：私の雇用主でもある）が、データ駆動において成功している企業とそうではない企業が、どのように違うのかを突き止めることを目的とした大規模な研究を発表した。

Original text

Among its many findings, there were some particularly troubling, “code red” results that revealed CEOs seem to have a rosier view of a company’s analytics efforts than directors, managers, analysts, and data scientists. For example, EIU found that CEOs are more likely to think that employees extract relevant insights from the company’s data – 38 percent of them hold this belief, as compared to 24 percent of all respondents and only 19 percent of senior vice presidents, vice presidents, and directors. Similarly, 43 percent of CEOs think relevant data are captured and made available in real time, compared to 29 percent of all respondents.

Translation / Japanese

その研究では多くの発見があったが、そのなかでも特に問題となるのは　"コード・レッド”、つまり厳重な注意が必要な結果である。これは、ディレクター、マネージャー、アナリスト、データサイエンティストの誰よりも、CEOが自社の分析作業に対して楽観的な姿勢でいることを明らかにしたものだ。EIUの発見から例をあげると、CEOは従業員が会社のデータから正確かつ適切に情報を読み取っていると考えている確率が高いことがある。３８%のCEOが同様の考えを示している。しかし、全回答者では24%、そしてシニア・バイス・プレジデント、バイス・プレジデント、ディレクターではわずか19%であった。同様に、43%ものCEOが関連するデータは取り込まれていて即時に手に入るものだと考えているが、全回答では29%である。

Translation / Japanese

多くの調査結果に共通するのは、そこにはかなり厄介な「非常事態」が存在するということである。つまり、取締役や部長、研究者やデータ解析者に比べ、当該ののCEO達は会社の分析的な取り組みを楽観視しているのである。CEOというものは、従業員は企業データから現実的な見識を得ると考えがちだということをEIUは発見した。実に彼らのうち38パーセントがこの信条を持っているのである。比較のために挙げると、この信条を持っていたのは、すべての回答者のうちの24パーセント、上級副社長、副社長、取締役のうちではたったの19パーセントであった。同様に、すべての回答者の29パーセントに比べ、43パーセントのCEOが実際のデータはすぐにでも補完する事ができると考えている。

Original text

So why is there such a disconnect? It turns out the answer is much more human than the size of a company’s data coffers, or the technology stockpiled to analyze it. Big data initiatives fall down at the feet of biases, bad assumptions, and the failure, or fear, of letting the data speak for itself. As insights make their way up the corporate ladder, from the data scientist to the CEO, the truth in analytics is lost along the way. And this leads to a cumulative effect of unintended consequences.

Translation / Japanese

それではどうしてこうした断絶が起きるのか？その答えは企業のデータ量やそれを分析するのに蓄積されているテクノロジーの問題というよりはすぐれて人間的な要素が関係していることが分かっている。ビッグデータの取り組みは偏見、良くない仮定、エラーや恐れの支配を受けながらデータをして自ら語らせている。得られたインサイトはデータサイエンティストからCEOへと会社の階段を駆け上って行くがアナリティクスの中にある真実は失われていく。そしてこれが累積されて予期せぬ結果をもたらすのだ。

Translation / Japanese

それではなぜこのような違いが生じるのだろうか？この実験によると、原因は企業のデータ資源やそれを分析する技術の蓄積ではなく、むしろそれを取り扱う人間のほうにあることが判明した。ビッグデータを取り扱う担当者たちは、データそのものをあるがままに提示することに対する偏見、誤った推測、失敗、または恐怖感といったものに蝕まれているのである。データから汲み取った内容が、データサイエンティストからCEOへ向かう昇進の材料になっている。その過程で分析による真実が失われてしまうのだ。そして意図しない結末に結び付く事象が積み重ねられていく。

Original text

Communicate the Known-Unknowns to Your CEO

Take the idea of known risks, for example. In analytics, you always have to make some assumptions because the data hardly ever paints a complete picture. So, you have to identify and rank those risks to understand what might happen when assumptions go wrong. In some cases, the risks aren’t tied to big consequences. But, in other cases, it can be devastating.

Translation / Japanese

既知と未知についてCEOと話し合うこと

既知の危険性についての概念を例に取ってみよう。解析論的に、データだけでは全体的な状況がつかみにくいため、常に、いくつかの想定をする必要があるであろう。故に、その想定が間違っでいた時に、何が起こりうるかを認識するため、これらの危険性を見極め、査定評価しなければならない。場合によっては、その危険性が大きな結果をもたらすことには関係ないことがあるが、壊滅的な結果を及ぼしうることもあるのだ。

Translation / Japanese

既知ー未知の事項を、あなたの会社の最高責任者（CEO）に報告すること。

既知のリスクへの考え方、例えば、データによって完璧な図を描くことは解析論では難しいため、あなたは常にいくつかの仮定を想定していなければならない。そこで、あなたはその仮定が間違っていた時に、何が起こるのか理解するためにリスクについて認識し、ランク付けをしなければならないのである。あるケースでは、リスクは大きな結果に結びつかないこともあるが、あるケースでは破壊的な結果となる場合がある。

Original text

Look at the stock market crash of 2008. A whole host of people made a simple and logical assumption that home prices would only go up. But most analysts didn’t experiment enough with what would happen if prices actually fell. Well, now we know what would happen. It was almost a global calamity. The people investing in the pre-housing crisis bubble were working on an assumption that was very flawed on many levels. And very few people considered, or realized, the risk until it was too late.

Translation / Japanese

2008年に起きた株価暴落を確認してみよう。きわめて多くの人が住宅価格は上がるものだという単純かつロジカルな見方をしていた。しかしほとんどのアナリストはもし価格が下がったら何が起きるかの実験をしていなかったのだ。さて、実際に何が起きたかはご存知のとおり、世界的な大惨事に近い状況となった。住宅バブル崩壊前に投資をしていた人はそれぞれのレベルで深い傷を負った。取り返しのつかない事態となるまでにリスクのことを考え、これを肌で感じた人はほとんどいなかった。

Translation / Japanese

2008年の株式市場の暴落を見てみることだ。殆んど全ての人が、家の価格は上昇するだけだとの、単純で論理的な考え方をしていた。しかしながら、殆んどのアナリストは、実際に価格が下がると、どうなるかについて、十分な分析を行わなかったのだ。まあ、今となっては、何が起きるかは周知のことだが。これは、殆んど全世界的な大惨事であった。家の価格が暴落する前に投資をしていた人々の考えは、それ自体が、様々な側面において、全く間違ったものであったのだ。事態の収拾がつかなくなるまで、この危険性について考慮したり、認識した人は、ほんの僅かであった。

Translation / Japanese

2008年の株式市場の暴落を見てみよう。多くの人たちは、家の価格は上がるのみという、シンプルかつ論理的な推測を立てていた。だが大部分の分析者は、実際に価格が下がった場合にどんなことが起こるのか十分に検討しなかった。そう、今や私たちは、どんなことが起こるのか分かっている。それは、ほぼ全世界を巻き込む災難だった。ハウジングバブル以前に投資した人々は、多くのレベルで非常に不備のある仮定を検討していた。しかも手遅れになるまで、そのリスクを考慮あるいはリスクに気づいていた人はほとんどいなかった。

Original text

The same thing happens, at generally smaller scales, in businesses. The CEO doesn’t have a clear view of risk. It is up to the data scientists, business analysts and their managers to make the CEO well aware of the risk in assumptions. The CEO needs to understand that there is a critical, level 1 risk in assumptions – in the housing example, if prices were to go down, this whole thing falls apart. Even if that risk is unlikely, at least it is on the table. Many people are uncomfortable discussing such negatives with senior executives and many senior executives don’t like to hear it. But to succeed, everyone must get past that hurdle.

Translation / Japanese

ビジネスにおいては、同じようなことが、通常、より小さなスケールで起きる。CEOは、危険性についての、はっきりとしたビジョンに欠けている。CEOに、根拠のない考え方の危険性を十分に認識させることは、データ科学者やビジネスアナリスト、そして企業の管理職者の働きかけ次第なのである。CEOは、根拠のない考え方に、致命的な「レベル1」の危険性があることを理解する必要がある。家を例にとると、価格が下がり続ければ、全てが崩壊してしまうことになるというように。たとえ危険が及びそうでなくとも、少なくとも、危険になる状況は、目に見えているはずである。人々の多くは、このような暗い側面を役員たちと話し合うことに消極的で、多くの役員も聞きたがらない。しかし、成功するためには、皆が、このハードルを越えなければならない。

Translation / Japanese

基本的なもっと小規模だが、これと同じことがビジネスの世界で起こっている。CEOはリスクを明確に把握していない。CEOに仮定に潜むリスクを十分認識させるのは、データ科学者、ビジネス分析者、そしてマネージャー次第だ。CEOは、仮定の中に危機的なレベル1のリスクが存在することを理解する必要がある。つまりハウジングの例のように、価格が下がると、全体が破綻するというリスクだ。起こりそうもないリスクであっても、少なくとも、議題となる。こういったネガティブな問題を上級管理者たちと議論するのを気まずく感じる人が多い。しかも多くの上級管理者は、そういったネガティブな問題を聞きたがらない。だが成功するには、すべての人が、そのハードルを乗り越えなければならないのだ。

a_ayumi- over 8 years ago
1行目「基本的なもっと小規模だが」ではなく「基本的にはもっと小規模だが」でした。
お詫びして訂正いたします。

Original text

Get Past the Culture of Fear of the Truth

Then there is the fear of the truth, with a bit of cognitive bias thrown in. For example, it is very common that sales people, when asked for their forecast, even armed with data on historical performance and current pipeline, are generally not sure if they are going to hit their number. But, typically, they’ll tell the VP of sales they will hit their forecasts – unless, of course, a miss is very apparent. They share the information they’re expected to share, and withhold any acknowledgement that the numbers are malleable.

Translation / Japanese

真実を恐れる文化を克服する

そして、認識バイアスが入り込んできて真実を恐れる事態が起きる。たとえばセールスパーソンが自身の売上見通しを聞かれた際には、たとえそれまでの実績や現状の見込みに関するデータで武装していたとしても目標を達成できるかどうか確信が持てないものだ。しかし、販売部門のVP（バイスプレジデント）には予想を達成できますと言ってしまいがちだ（当然ながら、ミスが大きくなければの話）。彼らは自分がシェアしたいと思っている情報をシェアして、数字には幅があるということを表に出さない。

Original text

The problem arises in the aggregate: The VP gets a rosy picture from five sales people on her team, even though they all have serious doubts, so she puts that assumption in and the data rolls up to the CEO, or CFO. In reality, the metric is underpinned by a huge amount of doubt. The truth is buried under the fear of losing one’s job and the cultural expectation that the goal will be met. Failure is not an option. However, while it is likely several of the sales people will manage to hit their number, the chance that they all will is small. This makes the VPs figures even more unrealistic than the initial estimates.

Translation / Japanese

集計をすると問題が発生する。各メンバーは真剣に疑いの気持ちを持っているにもかかわらず、VPはチームの5人のメンバーからバラ色の見通しを受ける。そしてデータはVPにより取りまとめられてCEO、もしくはCFOに報告される。実際のところ、その数字はとてつもない疑いに裏付けられている。真実は仕事を失うかもしれないという恐怖、目標は達成されるという企業文化的な見方の下で打ち消される。失敗は選択肢にない。ただ、何人かのセールスパーソンは何とか目標を達成できるかもしれないが全員が達成する機会はそれほどない。これによりVPは当初の見通しと比べて非現実的な結果をつきつけられる。

Original text

So what happens? Everyone is shocked when the company misses its forecast. This is an example of where people sugarcoat a little at the low end, and the cumulative effect leads to the business incorrectly forecasting company-wide results.

Translation / Japanese

それで何が起きるか？その会社は見通しを達成できず誰もが衝撃を受ける。このような事態は、フロントラインのスタッフが上辺を良く見せようとすると累積的な効果によって全社レベルで予測を見誤ってしまうという典型例だ。

Translation / Japanese

その結果何が起こるのか？企業がその予測を誤り、すべての人がショックを受けるのだ。これは、ローエンドにほんのちょっぴり体裁を整えた結果が、積もり積もって企業全体の結果として企業予測の見誤りを引き起こした一例である。