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【データリテラシー醸成シリーズ】データ収集力向上研修

【データリテラシー醸成シリーズ】データ収集力向上研修

データをビジネスで活かすうえでの大本となる、データの収集、保存、管理を学ぶ

No. 2200018 9905084

対象者

  • 若手層
  • 中堅層
  • リーダー層
  • 管理職層

・顧客データを使い営業戦略の構築に携わる方
・市場データでマーケティング分析を行う方
・品質管理等のデータを用いて改善活動を行う方
・人材データを使い人事戦略の構築に携わる方

よくあるお悩み・ニーズ

  • どんなデータを集めたらいいのか分からない
  • データの品質をどのようにして担保すればいいか知りたい
  • 適切にデータを保存し管理できるようになりたい

研修内容・特徴outline・feature

一般的にデータリテラシーとは、データを読み、分析し、活用する力として定義されます。しかし実務としては、その手前のデータを集めるところからスタートすることが少なくありません。

本研修では、どこで欲しいデータを探せばよいのか、データの良し悪しをどうやって見極めればよいのか、集めたデータの保存はどうするべきかといった、データ収集に関する「いろは」を学びます。営業部門、マーケティング部門、アフターサービス部門、コーポレート部門など、幅広い職種の方を想定して、データ収集力向上のための基本知識とコツをお伝えします。

到達目標goal

  • ①さまざまなデータ収集の手段が分かる
  • ②データの品質を担保するためのポイントを理解する
  • ③データの保存と管理の方法を身につける

研修プログラムprogram

内容
手法
  • 1.データ収集に求められることとは
    【ワーク】データ収集は何のために行うのかを考える
    (1)大事なのは明確な課題意識~やみくもに集めるデータに価値はない
    (2)データ収集に必要な4つのスキル
    ①目的に合ったデータの選別ができていること
    ②どこにどんなデータがあるかを知っていること
    ③データの信頼性が見極められること
    ④使える状態にしてデータを保存・管理できること
講義
  • 2.データ収集の目的
    【ワーク】職場における、収集されてはいるものの、あまり活用されていないデータの事例を挙げる
    (1)活用しづらいデータとは
    ①量が多すぎる ②種類が多すぎる ③必要な項目が欠けている ④品質が低い
    (2)残念なデータ収集とは
    ①メリハリのない集め方になってしまう ②偏った集め方になってしまう
    ③データ収集自体が目的化してしまう ④データの形式を揃えずに収集してしまう
    (3)データ収集に不可欠となる「目的意識」
    (4)データ収集にも求められる「仮説思考」
講義
ワーク
  • 3.データ収集の手段
    (1)その1:公開データ
    ①政府や自治体が開示するデータ ②大学や研究機関が開示するデータ
    ③外国政府や国際機関が開示するデータ ④企業が提供するデータ
    【ワーク】与えられたテーマに沿って、公開されたデータをネットで探す
    (2)その2:社内データ
    ①人事データ ①顧客データ ②営業活動データ
    (3)その3:ログデータ
    ①アクセスログ ②エラーログ ③トランザクションログ
    ④イベントログ ⑤セキュリティログ
    (4)その4:リサーチデータ
    ①アンケート調査によって得られるデータ ②電話調査によって得られるデータ 
    ③オンライン調査によって得られるデータ ④対面調査によって得られるデータ
    【ワーク】与えられたテーマにおけるリサーチ方法を検討する
講義
ワーク
  • 4.データの品質管理
    (1)品質を評価するための5つの項目
    ①正確性~事実としての裏付けの確保 ②完全性~欠損、重複、異常値の扱い
    ③一貫性~ルールに則った管理と更新 ④信頼性~出所確認と第三者による評価
    ⑤適時性~最終更新日と更新頻度の確認
    (2)品質を担保するための管理プロセス
    ①品質基準を設定する ②基準に則ってデータを収集する
    ③基準に沿ってデータを評価する ④データの品質を改善する
    【ワーク】定期的に収集しているデータの目的を確認し、評価を行う
講義
ワーク
  • 5.データのセキュリティ管理
    (1)機密情報を含むデータのセキュリティ管理
    (2)個人情報を含むデータを扱う際の留意点
    (3)著作権をはじめとする遵法性の確保
講義
  • 6.データの保存とメンテナンス
    (1)データを保存する
    ①ファイル管理の基本 ②ネーミングルールの重要性 ③データベースの基本的な概念
    (2)データのメンテナンス
    ①データクリーニング ②データのアーカイブとバックアップ
    ③情報セキュリティ対策 ④定期的な監査とモニタリング
    【ワーク】自社のデータ保存の方法について振り返る
講義
ワーク
  • 7.まとめ
ワーク

企画者コメントcomment

適切なデータ分析・活用のためには、まず、質の良いデータを集めることが大事です。官公庁などから出されるデータ、自社のシステムを通じて得られるデータ、アンケートを通じて得られるデータなど、さまざまな種類のデータをどう入手するかを実践的に学んでいただく研修として企画しました。

スケジュール・お申込み
(オンライン型/来場型開催)schedule・application

オンライン型開催

注意事項

  • 同業の方のご参加はご遠慮いただいております
  • 会場やお申込み状況により、事前告知なく日程を削除させていただくことがあります
  • カリキュラムは一部変更となる可能性があります。大幅な変更の際は、申込ご担当者さまへご連絡いたします。

事前のご案内

受講者の評価evaluation

実施、実施対象
2026年6月     1名
業種
インソース
評価
内容:大変理解できた・理解できた
100%
講師:大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • データの着目する点や、講師の方が仰っていた用語を知っておくことで、データを加工する際の閃きが生まれることを思い出して復習しておきたい。データを分かりやすく見える化する点では、チームで議論する場合や説明する場合に特に重要と思い、プレゼン資料作成に活かしていく。

実施、実施対象
2026年3月     6名
業種
インソース
評価
内容:大変理解できた・理解できた
100%
講師:大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • 目的意識を持ってデータを読み取り、今日学んだテクニックやグラフを、業務の試験データ整理に活かしていきたい。
  • 今回の学びを活かし、ギャップ・トレンド・ばらつき・パターンなど、データ読解の様々切り口でデータ読解をしていきたい。
  • データを見る際は、まず仮説を立てて、目的を意識するよう習慣をつけて、分析の質向上につなげていきたい。

実施、実施対象
2026年2月     5名
業種
インソース
評価
内容:大変理解できた・理解できた
100%
講師:大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • 業務で分析を行っているものの、データの定義など、ーから学び直せたのがとても有益でした。いつも使わないグラフや、あとは移動平均を使ってみたいです。
  • データの活用方法、データがら言えることなどは一つではなく複数見つけることができること、データの種類によって考え方や見方、見せ方に工夫がいることを学んだ。システム運用、管理の為のデータ整理等で活かしていく。
  • 社内にあるデータに対し、相関性を見出し、対策検討につなげるきっかけとしたい。また、目的を見据え、データを残す仕組みを考える。

実施、実施対象
2026年1月     5名
業種
インソース
評価
内容:大変理解できた・理解できた
100%
講師:大変良かった・良かった
100%
参加者の声
  • 業務の目的を見失わず、必要最小限の情報を見極めて収集し、得た情報は整理しルールに沿って管理したい。
  • 情報収集を体系的に学ぶ機会が初めてで学びが多かった。今後は新たな視点で情報収集を行い、業務に生かしていきたい。
  • 重要なことほどシンプルで難しいと理解できた。まずは社内データ活用の見直しから実践したい。講義は分かりやすく、難易度も丁度よかった。

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