データ分析に関して今年読んだ本
この記事は、datatech-jp Advent Calendar 2021の21日目の記事です。 (書くの遅くなってごめんなさい！)
datatech-jp の紹介
今年の夏、さまざまな縁から、datatech-jp というコミュニティを立ち上げました。 自分自身は、The Self-Service Data Roadmap という本の読書会を主催しましたが、 他にも有志によってAirflow相談会、dbt勉強会などのイベントが行われたり、「Data Management at Scale」と 「実践データ基盤への処方箋」の読み会が企画されております。
自分としては、データエンジニアからデータ活用に関わるビジネスサイドの人など、さまざまな人の知見が集まるコミュニティとして成り立ったらいいな、と思っています。
もし興味ある方いらっしゃいましたら、是非URLより参加お願いします。
今年読んだ本
さて、このブログでは、今年1 読んだデータ分析関連の本について厳選4冊でご紹介したいと思います。 自分は今までソフトウェアエンジニアとして、技術書を読むことが圧倒的に多かったですが、今年は視野を広げたいという気持ちから、意識的にデータをどう活用するかなど、ビジネス寄りの本を読むことを心がけました。なので、読んだ本もビジネス寄りの本を含みます。
1. The Self-Service Data Roadmap
@tall_tree_desu に紹介されて、読み会を企画することになった本ですが、 結果的にNetflixやUberなどのグローバルの事例を交えて具体的にデータ基盤のあるべき姿がまとめられていて、とても勉強になりました。特定のクラウドサービスやツールの使い方ではなく、それでいて抽象的な内容に閉じずに目指すべき姿と同実現すべきかが具体的に語られていて、好感がもてる本だと思いました。
2. AFTER DIGITAL 2
技術とビジネスの中間地点としてちょうどよく、エンジニアもデータ活用を行う経営者や事業責任者にとっても勉強になる本だなと思いました。データを貯めても宝の山にはならない、など、自分としても経験のある場面があって、共感できました。また、最近よく聞くワードとなった、DXとはなにか、を語る本の一つとして参考になりました。
3. 個人情報保護法の基本と実務対策がよ〜くわかる本
上記1. の読書会で紹介されていて、興味があったので買って読んだ本です。データ活用が進むにつれて、個人情報をどのように管理するかは重要な課題になってきています。そもそも個人情報とはなにか、守る方法としてどういう方法が考えられるのかを、日本や海外の法律の観点から理解するのに役に立ちました。データマスキングの方法や個人情報の種類（レコード単体が個人情報を含むものからk-anonymity、l-diversityなどの考え方）なども勉強になりました。
4. データ・ドリブン・マーケティング―――最低限知っておくべき１５の指標
データ活用といえばマーケティング、というところで、データ活用方法の勉強として読みました。企業風土をデータドリブンの意思決定を行うようにするには、という、経営者目線の本として参考になりました。この本には具体的な分析手法についての説明はなかったので、現場の人間としては、マーケティングや分析手法についての本をあわせて読みたいと思いました。ちなみにマーケティング手法については、昨年読んだ以下の本がお気に入りです。
さいごに
データ分析の主役はソフトウェアエンジニアリングよりもどうビジネスに活かせるかを考える方が重要になってきているように感じます。自分も技術とビジネスの両面からデータ分析の発展に関われるように頑張りたいと思います。
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以前に読んで読み返した本も含みます↩
