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「勘と経験」に自信をプラス。現場の課題を解決する、身近なデータの使い方
データ活用が叫ばれる昨今、手元にある膨大なデータを前にして、具体的にどう業務に活かせばよいのか戸惑うことも多いのではないでしょうか。
ビジネスにおけるデータ活用は、単に計算や分析を行うことだけではなく、データ収集、データ読解、データ分析、データ活用という一連の流れとして捉える視点が不可欠です。データはビジネスを動かす強力な武器となります。勘や経験だけではなく、データに基づいて自信をもって戦えるようになるため、明日からの業務ですぐに役立つ、データリテラシーを高めるための実践的なコツをご紹介します。
インソースの公開講座セットプラン
「データリテラシー醸成プラン～自身の業務に「データドリブン」な考え方を取り入れる」はこちら
目的のない収集はただの徒労に終わる
データを扱う最初のステップにおいて最も重要なのは、やみくもに情報を集めないことです。
とりあえず手当たり次第にデータを集めてから何かを考えようとすると、膨大な情報の海に溺れ、結局何も得られないという事態に陥りがちです。まずは「何のためにデータを集めるのか」という目的を明確にし、そのために必要なデータは何かという仮説を立てることがスタートラインです。
量よりも質を重視する視点を持つ
必要なデータを見極めることと同じくらい重要なのが、集めるデータの品質管理です。どれほど高度な分析手法を用いたとしても、元となるデータの品質が悪ければ正しい結果は導き出せません。データには常にノイズや誤りが含まれる可能性があることを前提とし、そのデータが本当に信頼に足るものかどうかを評価する習慣をつけることが大切です。データの品質を評価する際は、以下の５つの項目を確認するとよいでしょう。
- 事実としての裏付けがある正確性
- 欠損や重複がない完全性
- ルールに則り管理されている一貫性
- 出所が明確である信頼性
- 最新の状態である適時性
使える状態で保存・管理する
集めたデータは、後で自分やチームメンバーが活用しやすい状態で保存しておく必要があります。ファイル名の付け方にルールを設けたり、データの形式を統一したりする工夫は、地味ながらも業務効率を大きく左右します。将来の分析を見据え、検索しやすく、加工しやすい状態で整理整頓しておくことが、データ収集の仕上げといえます。
【公開講座】【データリテラシー醸成シリーズ】データ収集力向上研修
データの活用目的を明確にし、質の高いデータを効率的に収集するための手法を学びます。
情報の信頼性を評価し、後の分析に活かせる形でデータを整理・管理する実践的なスキルを習得します。
数字の背景にある文脈を読み解く力
手元にあるデータは、そのままでは単なる数字の羅列に過ぎません。その数字がどのような意味を持っているのかを理解するためには、データそのものの知識だけでなく、その背景にあるビジネスの文脈を読み解く力が必要です。
数字の変化や傾向から、現場で何が起きているのかという実態をイメージすることで、データは生きた情報へと変わります。
正しく読み解くための３つの要件
データを表面的になぞるだけでは、誤った解釈をしてしまうリスクがあります。例えば、売上が上がったという事実だけを見て喜ぶのではなく、それが一過性の要因によるものなのか、構造的な変化によるものなのかを見極める必要があります。客観的かつ批判的な視点を持ってデータと向き合うことが、正しい洞察を得るための近道です。データを読み解く際には、以下の３つの要件を意識してください。
- データの定義とその算出方法に関する知識
- データの背景にあるビジネス上の知見
- 正確性と信頼性を問うクリティカルな視点
グラフ化して直感的に伝える
読み解いたデータを他者に伝える際には、可視化のテクニックが有効です。数字の羅列を見せるよりも、目的に合わせた適切なグラフを選ぶことで、伝えたいメッセージが直感的に伝わります。変化を見せたいなら折れ線グラフ、割合を見せたいなら円グラフといったように、データの特性に合わせて最適な表現方法を選ぶことが、説得力を高めるポイントです。
【公開講座】【データリテラシー醸成シリーズ】データ読解力向上研修
数字の裏側にある背景を捉え、ビジネスの現場で何が起きているのかを正しく解釈する力を養います。
客観的な視点でデータを分析し、他者に直感的に伝えるの可視化テクニックを身につけます。
価値ある情報を導き出すための作法
データ分析というと、複雑な統計手法を駆使するイメージがあるかもしれませんが、実務においては基本的な手法を適切に使いこなすことの方が重要です。
分析の目的は、精度の高い未来予測を行ったり、問題解決の糸口を見つけたりすることにあります。そのためには、分析に取り掛かる前の準備と、基本となる概念の理解が欠かせません。
徹底した前処理が分析の成否を分ける
実際のデータ分析作業において、最も時間を割くべきなのはデータの前処理です。入力ミスの修正や表記ゆれの統一、外れ値の処理といった地道な作業（データクレンジング）を丁寧に行うことで、分析の精度は格段に向上します。一見遠回りに見えるこの工程を疎かにしないことが、意味のある分析結果を得るための鉄則です。
データの全体像を把握する３つの概念
高度な分析ツールを使う前に、まずは基本的な統計指標を使ってデータの全体像を把握することから始めます。平均値を見るだけでは見落としてしまう情報の偏りや、データ間の関係性に注目することで、隠れた課題やチャンスを発見することができます。まずは以下の３つの概念を使ってデータを眺めてみましょう。
- 全データの代表値を示す平均
- データのばらつき具合を示す分散
- ２つのデータの関係性を示す相関
【公開講座】【データリテラシー醸成シリーズ】データ分析力向上研修
データクレンジングなどの前処理から、平均・分散・相関といった基本統計量の活用までを学びます。
手元のデータから有益な示唆を導き出し、問題解決や予測に繋げる基礎体力を構築します。
現場の課題解決につなげるための実践
分析結果が出たとしても、それが現場の改善や経営判断に活かされなければ意味がありません。データ活用のゴールは、きれいなレポートを作ることではなく、具体的なアクションを起こして成果につなげることです。
そのためには、どの場面でどのようにデータを使うのが効果的かを知り、周囲を納得させるストーリーとして伝える技術が求められます。
意思決定に役立つ４つのシーン
ビジネスにおいてデータが力を発揮するのは、何らかの判断や意思決定が必要な場面です。勘や経験だけに頼るのではなく、データという客観的な根拠を添えることで、提案の説得力は増し、関係者の合意形成もスムーズになります。具体的には、以下のようなシーンでデータを活用することを意識するとよいでしょう。
- 問題を特定しその解決につなげる
- 生産性を高めるためのテコのかけどころを探る
- 将来を予測し成長戦略を立てる
- 計画の進捗状況を把握し必要な判断を下す
相手に伝わるストーリーを作る
分析結果を報告する際は、単にグラフを貼り付けるだけでなく、そこから導き出される結論と、なぜその結論に至ったのかというロジックを明確にします。読み手の関心に合わせて情報を取捨選択し、納得感のあるストーリーとして組み立てることで、データは人を動かすための強力な材料となります。
【公開講座】【データリテラシー醸成シリーズ】データ活用力向上研修
分析結果を具体的なアクションプランに落とし込み、周囲を納得させるストーリーを構築する手法を学びます。
データに基づいた意思決定を促進し、業務改善や成果に直結させる実践力を習得します。
データドリブンな業務への第一歩
データ活用は特別なスキルを持った専門家だけのものではありません。日々の業務の中で目的を持ってデータを集め、背景を読み解き、基本に忠実に分析し、現場の改善につなげるというサイクルを回すことが大切です。まずは身近なデータに関心を持ち、小さな気付きを業務改善に活かすことから始めてみてはいかがでしょうか。
データリテラシー醸成プラン～自身の業務に「データドリブン」な考え方を取り入れる
このように、「データ収集」「データ読解」「データ分析」「データ活用」という４つの視点から、段階的かつ実践的にスキルを高めていくことが可能です。そして、これらを一貫して体系的に学べるのが、インソースの公開講座セットプラン 「データリテラシー醸成プラン～自身の業務に「データドリブン」な考え方を取り入れる」 です。
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