データ分析を競争優位の源泉として使っている企業を調査し、何が違うのかを整理した本。分析を支える人材・技術・組織の条件を示し、経営として取り組む道筋を提示している。

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ビッグデータの正体
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ビクター・マイヤー=ショーンベルガー(訳: 斎藤栄一郎) / 講談社 / 2013年 / 翻訳書
技術: データ基盤・データエンジニアリング
ディープラーニング活用の教科書
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日経クロストレンド / 日経BP / 2019年
技術: ディープラーニング・機械学習
人工知能は人間を超えるか
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松尾豊 / KADOKAWA / 2015年
技術: 機械学習・ディープラーニング
ITエンジニア本大賞 ビジネス書部門大賞
量子コンピュータが人工知能を加速する
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西森秀稔・大関真之 / 日経BP / 2016年
技術: 量子コンピュータ・機械学習
ITエンジニア働き方超大全 就職・転職からフリーランス、起業まで
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小野歩 / 日経BP / 2024年
ITエンジニア本大賞 ビジネス書部門プレゼン大会進出
アプレンティスシップ・パターン
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デイブ・H・フーバー(訳: 柴田芳樹) / オライリー・ジャパン / 2010年 / 翻訳書
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邦訳版の書誌(日経BP社、2008年、ISBN 9784822246846)は国立国会図書館サーチAPI(opensearch)の検索結果で確認。著者・訳者は同APIの責任表示「トーマス・H.ダベンポート, ジェーン・G.ハリス 著,村井章子 訳」による。原著の初版年2007年はOpenLibrary/英語版Wikipediaの書誌による。

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