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答えを得ることと、理解することは違う。
答えは特定の疑問を片づけ、その疑問とともに古くなります。理解は別のものです。パターンに気づき、原因を疑い、学んだことをまだ起きていない状況に当てはめる力です。
データベース、データウェアハウス、BI、クラウド、人工知能。どの波も、企業データの民主化を約束しました。数十年たった今も、決める人は誰か別の人に聞いています。技術は答えるのが速くなっただけで、質問する側は何も変わっていません。
答えは特定の疑問を片づけ、その疑問とともに古くなります。理解は別のものです。パターンに気づき、原因を疑い、学んだことをまだ起きていない状況に当てはめる力です。
やり取りが一つの答えで終われば、ほとんど何も残りません。同じ事柄を複数の角度から見せれば、質問した人は引き出しを持って帰ります。そして次の質問は、最初から良いものになります。
組織は情報をためることでは学びません。より多くの人が自社の数字を読み解き、気づいたことを共有し、次はより良く決められるようになったとき、はじめて学びます。
アナリストやデータ担当は今も不可欠です。ただし最大の貢献は依頼に答えることではなく、社内の誰もが自分で質問できる土台をつくることです。
役職や技術的な素養に関係なく、どんな人でも自社のデータを掘り下げ、そこにある関係を見つけ、それを自分の仕事に使えること。誰かに頼まずに。
データが一枚のレポートや一つのツール、一つの部門に閉じ込められない会社。部門も国も言語も違う人たちが、同じ事業について学び続ける会社。
私たちが作りたいのは、より速い道具ではありません。セッションが終わったあとに自律性を残す道具です。
技術は人と意思決定の距離を縮めるべきであって、越えるべき難しさをもう一層増やすためのものではありません。
良い分析は、答えを一つ渡して終わりません。角度を開き、仮説を持った本人にその仮説を試させます。
私たちの仕事は、最初に手を取り、そのあと少しずつ不要になっていくことです。依存を生むソフトウェアは、解くべき問題を間違えています。
データベースもモデルもグラフもAIも手段です。どれも製品ではありません。製品とは、人が自分の事業をより深く理解することです。
Luminyは、訪れるどの会社でも繰り返し目にした問題から生まれました。データは増える一方なのに、理解はいつも同じ数人に集中したままでした。
プラットフォームはまずアクセスの問題を解きました。誰でも自分の言葉で質問し、視覚的な答えを受け取れるようにしたのです。
使ううちに、人々は「何が起きたか」を聞かなくなり、「なぜ」「どこで」「次に何をすべきか」を聞くようになりました。
作っているものはどちらとも競合しないと分かりました。それは上に位置するレイヤーであり、質問する人を育てるためのものでした。
今の仕事は、この能力を他の市場の組織へ届けるエコシステムを築くことです。