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データ飯店by UpdataTV
おお、悪気はない。データリティラシー拡散。
なるほど。
これは良いテーマですね。これはtomoさんのテーマですかね。
はい、これは私になります。
前にとあるイベントに出ていて、こんなデータは嫌だ、みたいなシリーズがですね、結構あって。
大喜利みたいなやつで、ああ、頭産業がヘッダーであるみたいな。
ああ、産業ヘッダーありますね。
ああ、セル結合してるとか、そういうワハハって笑ってたんですけど、無邪気に笑ってたんですけど、
あれ、もしかしてこの人たちはデータを出す側をもしかして悪気なく出してるんじゃっていうのに気づいて、
そもそもデータを活用する時っていうのにデータリティラシーの教育みたいなのをしなきゃいけないみたいなので、
いきなりDIツールを教えたりとか、なんかそういったところがあると思うんですけど、
そうじゃないんじゃないかっていうところがあって、
もっともっと根本的なデータを集めるところっていうので、
どうしてじゃあこれが困るの?
頭産業あったら何が嫌なの?
こういうことが起こるからだよ、みたいなのを理解してもらった方が、
みんなハッピーになるんじゃないかなってちょっとですね、
ハッとこうイベントを見ながら気づいた感じですね。
そうですね、僕もやっぱりいろんな人と関わるようになって、
データをこれから扱う人、活用する人となると、
データって何?っていう言葉から結構入んないといけないんですよね。
たまってるデータでこれは良い例だけど、今出していただいたCSVのデータでこれは悪い例だ。
何?じゃあ悪いって何なの?っていうところが大きくそこの理解っていうのを深める必要があるなと思って。
リテラシーのないことが別に悪いことじゃないんで、
正しくそこが導ければなっていうふうなことは思いますね。
そんなにデータを使わない方にすると、
ちゃんとヘッダーに説明文を書いてあげた方が親切じゃないかって、
人間が読んでわかりやすいデータイコール機械もきっとわかりやすいはずだって思って、
悪気なく出してて、セル結合とか言っちゃって、
大項目、中項目、小項目とかしてるのかなって思って、
なぜそれがダメなのかみたいなのを教えてあげないと、
納得感なく強制的にさせられたとしても嫌なのかなと思ったりしてですね。
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なんかそういったところもDXの教育とかですね、
そういったところに取り入れてもいいのかなと思いましたね。
そうですね、このDX人材というところで皆さんがデータに関しての知識を少しずつ底上げするっていう意味で、
そういうデータの教育っていうのはもう一つあってもいいんじゃないかなって思いますね。
そうですね、なんかDXといえばですね、ハードウェアのスペックとかもやっぱり大事ですよねと思ってて、
やっぱ8ギガとかのマシンで頑張っててもやっぱり今のSaaSのサービスとか、
アプリケーションとかやっぱ動かなかったりするんで、
そもそもデータリテラシー以前に環境、機関環境ですね、
こういうところも改善していかなきゃいけないのかな、日本はってちょっと思いましたね。
そうですね、やっぱりこのデータだけじゃないこのシステム、パソコンを使うとか、
そうですね。
そういう全体のことから考えていかないといけないなっていうのは本当に思いますね。
じゃあ次、ともさんはこれで行きましょうか。
はい、行きますね。
はい、お願いします。
次は、ビジネスインテリジェンスの世界とエンジニアリングの世界になります。
ビジネスインテリジェンスの世界とエンジニアリングの世界。
私、前職はアプリケーションエンジニアでもあり、そしてシステムエンジニアでもあり、
5年くらいはBIのエンジニアとしてやってきてたんですけれども、
やっぱりエンジニアリングとBIの世界の違いっていうのは、
先ほどの料理に立てると材料を揃える、野菜を育てるのがエンジニアリングの世界で、
ビジネスインテリジェンスの人たちが素晴らしい道具ですね、いろんなBIツール出てます。
素晴らしい包丁でですね、素晴らしい料理のアナリストとかサイエンティストの人が料理して、
初めて食卓に出せるような状態になってて、
素晴らしいBIツールもあるし、素晴らしい料理人も揃ってる。
だけど材料がないからそもそも料理ができないみたいな、そういった事態が結構あって、
ただ今の時代は結構その料理人が揃ってきてるっていうのがあって、
今もっともっとエンジニアリングにもすごく会社は力を入れていいんじゃないかなっていうのをすごく思います。
そうですよね、まさに企業としてのデータが試算と言われる時代にもなってきましたので、
そこの準備をするという段階にどれだけ工数をかけるか。
ここってやっぱり見えない世界じゃないですか。
データ可視化してアクションしてだと経営層の人も目に見えてわかるんですけども、
その行動に価値を認めてもらって、どれだけお金が投資できるかっていう世界が
これからどんどん必要になってくるかなと思います。
本当にインフラと同じ、社会インフラとかと同じで、水は出て当然。
きれいな水が出て当然とみんな思っているんですけど、
実はそこに至るまでっていうのはすごく浄水場があってとか、
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いろいろ過程がやっぱりフィルターかけてとかあるわけで、
そこって会社のKPIとかにどれだけ貢献してるのって言ったら、
なかなか直接的って難しい。
けどそこでBIというものが現れて、ビジネスサイドにもわかりやすくなったんですね、
そのKPIを出すのが。
こういうことが可視化できて、アクションにつながって、
改善とか向上とかにつながるっていう、そこの一連の流れができたんで、
やっぱり今エンジニアリングっていうのもすごく水を、
そもそも水がなければ汚さなきゃダメなんて気づきだして、
みんなすごくそこに力を入れてくれてるのかなって、世の中の流れを感じます。
はい、ということでドラゴンハイボールが来ました。
はい、ドラゴンハイボールです。これが消耗酒とソーダ割り。
消耗酒とソーダ割りですね。ぜひぜひ楽しんでください。
はい、どうぞ。
うーん、おいしいです。
消耗酒がね、強いんですけど、それが炭酸割りになって、
苦毒なくなるんで、ぜひこれは飲みやすいんで、
飲んでみていただけたらと思います。
皆さんにもおすすめです。
はい、じゃあ続いてのトークテーマ、回させていただきます。
データに携わるものしか知らない、データマネタイズの未来。
データのマネタイズの未来ですね。
これ実際に自分がやってみて、いろんな入力データとか作ってみたりして思うんですけど、
自分たちしか使ってないデータって自分しか活用できないかな、
自社しか活用できないかなって思うんですけど、
意外とそんなことはなくて、ある属性とかあるカテゴリーとかでサマライズした、
サマリしたデータって意外と統計データになると思うんですね。
これが例えば自社のデータだけじゃなくて、
いろんな各社のデータを同じデータベースの媒体に集めることができたら、
これで集めた会社の属性だけ取り出してサマリーしていれば、
統計が取れることができるんですけど、
統計になったらデータってまた価値が生まれると思うんです。
一つ一つの会社のデータって自社分しか価値がないんですけど、
これ集めることによって大きな新しい価値っていうのが生まれて、
実はこれがマネタイズ、商売になるんじゃないかなっていうのを思ってるんですね。
もう当然やってらっしゃるところが何点かあって、
その中の一つがやっぱり情報銀行っていうのを
国の主導でもやっていたところだと思うんですね。
特に個人のパーソナルデータですよね。
個人のパーソナルデータを集めて、
それを各自利用契約を定めた上で、
いかにデータを保持して、
それを活用したい人にオープンにしていく。
オープンするときにちょっとお金を支払いながら、
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そのデータを自由に取れるようにする。
これ他にもいろいろあるなっていうのがあって、
これ考えるとワクワクしちゃうんですね。
何かそうですよ、
トモさんの方でこういうデータって貯めたら価値あるんじゃないとか、
ちょっと無茶振りになって恐縮なんですけど、
何か思いつくものってありますか?
そうですね。
やっぱり自分たちのデータは価値がないんじゃないかと思い込んでいる
企業さんもいるかもしれないんですけれども、
もしかしたらそれを欲しがっている企業もあるかもしれないっていうところで、
ただ試しにちょっと出してみるっていうのも
ありかなと思っていまして、
そこでちょっと、
そういうデータの売買ができるような
マーケットプレイスみたいな、
場所を出しているデータプラットフォームのベンダーさんもたくさんいますので、
例えばSnowflakeとかもそうなんですけれども、
サンプルをそういうところに出すだけだったら、
全然自分たちにダメージが来るわけでもないので、
そういったところでちょっと試しに出してみて、
結構な企業さんからリクエストが来た、
これは商売になるぞみたいなですね、
そういったところも試していただきたいですし、
個人情報を出すのはちょっとって思われるかもしれないんですけれども、
情報銀行さんとかもそうですけれども、
データクリーンルームっていう取り組みが結構あって、
それどういうもんですか?
本当にその名の通り、
クリーンルームって無菌室とかそういったところで、
ここには誰も入っちゃいけないみたいな病院とかを思い浮かべると思うんですけど、
そんな感じで結合させているところは入っちゃダメ。
その結果だけを企業は使えますみたいなところで、
例えばメールアドレスとかで結合させます。
でも集計データしか返ってきません。
また集計データでも100件以下で返ってきたカウントっていうのは、
ヌルで返しますとかですね。
そうしますと何がいいかというと、
例えば100歳のおばあさんはこの地域に1人しか住んでないよねっていうときに、
特定されちゃうんですね。
それがなくなるので、100とかぼやかした形でもできますし、
あと最近サブンプライバシーっていうのでノイズを入れることもできるんですね。
そういう技術を使って各企業のデータをコラボレーションさせるっていうですね、
そういったのがすごく広がってきてるので、
どんどんデータ活用これから広がってくるんじゃないかなと思います。
なるほど。
よくある、メルカリさんとかもまさにそうだと思うんですけど、
自分たちの持っている不要なものが誰かに渡してみたら価値があるっていう
このマッチングサービスじゃないですか。
まさにデータの世界もそういうマッチングになるんじゃないかなと。
まさに。
自分たちで使ってもこれ以上価値がないかなって思ってるけど、
出してみたら意外と他の人にニーズがあるっていう。
データ is new oil と言われて久しいですけれども、
まだまだやっぱりデータをマネタイズするっていうのは難しいかな、
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難しいとみんな感じてるんですけど、
そういうプラットフォームを利用することによって
自分たちがハードウェアとか何かのクラウドとかしなくても
気軽に売れる場所があるっていうのはすごくいいことかなと思います。
気軽にがとても大事ですよね。
そうですね。
いいですね、やっぱりその構想僕大好きなんですよ、
このデータのマーケットプレイス構想って。
そうですね、私も大好きです。
はい、じゃあ次またトモさんに聞いてもらってもいいですか。
来ました。
はい、じゃあ次のテーマはですね。
何が出るかな。
データ反転のおすすめメニューは。
おすすめメニューいいんですか?
そんな僕が紹介する時間にもなっちゃって。
めちゃめちゃいいですね、これはぜひ聞きたいです。
ここにあるものはすべておすすめなんですけど、
それ以外で実はこれ隠れ人気メニューなんですとかあれば教えていただきたいです。
そうですね、いろいろと当然あるんですけど、
最近の人気で今春の限定メニューにもなっている
ちょっとこのカレーラーメンっていうのを宣伝させていただきたいなと思います。
宣伝って言ったらあれだけど。
マチ中華で食べるカレーライスって皆さんご存知ですかね。
食べたことないです。
食べたことないですか。
マチ中華って中華のスープを伸ばしてカレー粉と混ぜて結構サラサラな
重くないカレーをよく出す店が多いんですね。
使う具が玉ねぎと豚バラとか本当に限定されてまして
本当にみんなライトに食べやすい
あっさりメニューとしてカレーライスがよくお店にもあるんですよ。
あっさりメニューなんですね。
そうなんですよ。
今だったらこのハンライスもついておりますので
ちょっとカレーライスにしたいっていう方も食べられますので
これはおすすめなんですよ。
いいですね、これバッチリですね。
これちょっと締めで頼みましょう。
ぜひともです。
カレーとラーメンなんて本当に配得感満載で
いやもうそうですよ。
もう炭水化物と炭水化物のオンパレードになりますので
いいですね。
これちょっとまたこれ春限定の今のメニューなんで
また夏とか冬とかいろんなタイミングで紹介させていただきたいなと思います。
じゃあ続きまして
はい。
これが最後かな。
はい。
よいしょ。
重なる。
一番判定のDXって。
ここで動画を撮るっていうところでも
お店をこの一番判定にさせていただいたところも
やっぱり僕が構想しているこのデータ活用
このDXっていうところが
このお店で一番実現したいなって思ってるところなんですね。
まだまだ僕はこれをやってる途中でして
今できてるのが入力のシステムを作るとか
ホームページを作る
インスタの運用をやると
それらのデータを集めて
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データをDWHにためて
可視化をするっていうところまでは今できていますと。
データってもっともっとためられると思うんですね。
中華屋とか居酒屋とか
こういうちっちゃい飲食店って全然データがないところなんで
いろいろ生まないといけないんですね。
例えばIoTのセンサーデータとかもそうですし
例えばこの椅子にも
誰が座ってるよって熱を感知するIoTとかを入れれば
このテーブルに何人座ってるってカウントも取れたりしますよね。
人が入ってきた時のドアにセンサーを付けたりとかして
入店客のカウントも取れますよね。
やっぱりデータって作り出せばいろいろと生み出せますし
そこに対してIoTであるとかノーコードツールとか
いろんなシステムが揃ってきたかなって思うんですね。
これを活用しないといけないと。
というところでほとんど趣味です。
趣味の世界で今この中華屋の中で
いかにデータ活用ができるかというところを
このお店で今トライしているんですね。
本当にデータを生み出さないと何も起こらないというか
何も活用できないので
そういうデータを生んで
そしてまたさっきのマネタイズみたいに
もしかしたら億万長者になるんじゃないか
そういったチャンスもあると
生み出す人って増えていくと思うので
すごく一番反転がもしかして
世界のデータの根幹になるかもしれない。
まさにこの無からデータを作って
そのデータが価値があるとして
皆さんに認められるって
これデータの生まれてから最後の卒業までを
一気通貫で味わえるって
こんな楽しいことないなと思うんですよ。
データ人妙利に尽きるというか
そこを体現してこれからも進めていきたいと思います。
では私の本日の学び気づきはこちらです。
データには夢がある
これはですねやっぱりさっきお話ししたところもあるんですけど
自分の作ったデータとか
これから自分が生み出すデータ
これが世界に広がって
データに関わる仕組みとかがたくさんできてます。
マーケットプレースもできてます。
こういったところでデータを
自分の作ったデータがいろんな人の役に立つ
こんな世界を実現できたら
これは僕は夢があって
すごい素敵な世界だなと思ってます。
いいですね。素晴らしい。
今データに関わる人たち皆さんに
この夢を持っていただきたいですし
こんなやりがいのある仕事があるのかっていうところを
ぜひお伝えしたいなと思って
この一言をさせていただきました。
いいですね。これで夢があるということで
データ人材たくさん増えられたら嬉しいですよね。
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ありがたい世界ですね。
では次は友さんお願いいたします。
私はですね
データを生み出しマネタリズムというところで
さっきの夢の綺麗な話のほうがよかったかなと思うんですけど
やっぱりですねお金も欲しいよねというところですね
これも夢の一つだとは思ってまして
自分には何もないんじゃないかっていうところが
実は自分が生み出してデータを作ることによって
実はお金も稼げたりするんじゃないかみたいな
そういったところで新しいビジネスモデル
それこそAIがですね
奪っちゃうとか仕事を奪っちゃうとか
そういったところで
これから新しいビジネスとか
新しい職種いっぱい増えると思っていて
それが一つなんじゃないかと思ってまして
こういったところでも夢が広がる世界かなと思いまして
あと2行目ですねカレーラーメンおいしそう
ありがとうございます
これはぜひ食べたいところですね
この後ぜひ食べましょう
ありがとうございました
ありがとうございます
まさに自分の今の仕事とかに
あんまり価値がないとか
ちょっとマイナスに思っている人たちでも
いや実はそうじゃないですよ
自分の持っている資産が
これだけいろんな世界に認められるっていうチャンスは
世の中にたくさんあると思うんで
そこは皆さんのもっとポジティブな考えになって
いろんなところで役立つきっかけっていうのはあるから
ぜひともそういうチャレンジをしてもらいたいなって思います
そうですね
ありがとうございます
ありがとうございました
じゃあ本日のデータ反転
これで以上となりますが
どうですかね改めていろいろと話し足りないこととか
いろいろともっと話したいとかってあります?
そうですね無限にあるんで
この後ですねゆっくりとオフラインで
いいですね
この後また続きをお酒飲みながら細かく
しっかりと話していきたいなって思います
ではデータ反転以上でございます
ありがとうございました
ありがとうございました
