データエンハンサーの戯言置き場

データサイエンティストを挫折した人がデータとアナリシスのエンハンスメントについて考える

はじめての方へ

このページは初めての方に向けた自己紹介とその他諸々のページです。よしなに。




自己紹介

某インターネット企業にてデータアナリストを経てデータサイエンティストになれず、データエンハンサー(自称)、アナリシスエンハンサー(自称)をやっております。 ブログの内容は個人の意見・見解であり、所属組織の意見・見解とは異なる事があります。




データエンハンサーとは

自称です。

lucies.hatenablog.com




↓それでは最新記事をどうぞ↓



事業展開の罠。

https://techcrunchjp.files.wordpress.com/2016/01/2016-01-20-stackfallacy-jenga.jpg?w=738

面白い記事があったので。

jp.techcrunch.com

 

記事の内容は読んでもらえれば良いんだけど、簡単に言うと。

  • 既存事業の「上」に何かの事業を興そうと思うと、難しい

ということ。

記事の中では、チップ企業がその上に乗せるアプリケーション事業を興そうとして失敗する例が書いてある。

顧客のニーズがわからない事が原因、ということが延々と書いてあるんだけど。
まぁ当然といえば当然のこと。

 

チップ企業とアプリケーションの例なんかを出すまでもなく。

  • カメラメーカーがカメラマンになれるか?
  • 印刷会社が出版業に参入できるか?
  • スポーツ用品メーカーがプロスポーツ選手になれるか?

など、考えれば、そんなに難しい事はない。
要は、自分たちの商品を自分たちで使う方向事業展開をするには、
それなりの覚悟が必要なのだ。

 

逆は意外と簡単で、

  • カメラマンは業務用カメラのニーズを知っているし、
  • 出版社はどういう紙がどういう装丁に活きるのかを知っているし
  • プロスポーツ選手はどんなトレーニング器具が売れるかを知っている

どれも現実的。

 

自分の仕事の話をちょっと交えると、
「マーケツールを作る」事はできるエンジニアは、
そのツールを運用して効果的なマーケティングができるか、というと、出来ない。

けど、マーケツールを作っていたエンジニアが、
そのためのインフラに貢献できるか、というとたぶん出来るのだろう。

 

そのくらい、
上位のレイヤーに移るというのは荷が重いのである。

 

逆に言うと、ニーズを知るのって凄く難しい事である、とも言える。
業務用カメラを作っている人たち、別にカメラマンじゃないからね。

 

所謂SIerとかが、「ソリューション」と言いつつ中身が「御用聞き」になってしまうのも、
結局ニーズがわからないから提案<御用聞きになってしまう。
ましてやコンサルは生半可な頭じゃできないわけです。

 

ということで、さて、

lucies.hatenablog.com

こちらのブログにも書いた、メーカーのサービス業化。

これは完全に上位レイヤーに展開する話なわけです。

 

生半可じゃ上手くいかないので、
それなりのヒトとカネをぶっ込むか覚悟を決めないと、失敗しますよ。

業務提携とかでサービスレイヤーは外のノウハウを活かさないとね。

 

まぁ自動車なんかはBtoBじゃなくBtoCなので、
最初から顧客向きな分、成功はし易いと思うけどね。