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この第３世代の仕事では、機械やプロセスに人間が合わせるのではなく、機械やコンピュータが人間に合わせる。環境変化の中で、自律して判断し結果に責任を負うそれぞれの人を支援する。

人に関するデータが重要なのは、顧客と従業員の行動が業績に強く影響しているからだ。
営利活動は、４層の構造からなっている。まず第１層が、向上すべき「財務」の層である。財務は業績を直接反映する。第２層が、「需要」の層である。需要とは、顧客のニーズや購買行動を指すが、お金を払う主体は顧客だから「需要」が第１層の財務に強く影響するのは当然である。第３層が「業務」の層である。需要あるいは顧客のニーズに応えるのが業務である。この成否が需要に影響を与えるのも当然である。そして、第４層が「設備と投資」の層である。インフラの設備や人の育成などがこの層に対応する。

…特に「需要」と「業務」の層で人の行動が決定的な影響を与える。よって、この需要や業務における人の情報をきちんと取り込んだ分析をする必要があるが、これが実行されないことが多い。

向上すべき業績が想定できないとしたら、それは失敗する。仕事の目標が立てられないからだ。これは、誰でも分かりそうなものだが、案外守られないのは、データを見はじめて、それを一部可視化すると、目新しさがあり新鮮だからである。案外面白いので、顧客も興味を持ってくれる。したがって、データを見えるようにするだけでも顧客に価値があるように勘違いするのだ。しかし、財務的な業績に結びつかないものは、最終的な価値にならないと冷静に考えたほうがよい、というのがこの第１原則である。

「ビッグデータで設けるための３原則」は、以下のものである。

第一の原則　向上すべき業績（アウトカム）を明確にする
第二の原則　向上すべき業績に関係するデータをヒトモノカネに広く収集する
第三の原則　仮説に頼らず、コンピュータに業績向上策をデータから逆推定させる