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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(1日間)

【データリテラシー醸成シリーズ】データ収集力向上研修(1日間)

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

研修No.B IFM132-0000-5494

対象者

  • 全階層

・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。

研修のゴール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

研修プログラム例program

内容
手法
  • 1.データ収集に求められることとは
    (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どこにどんな情報があるかを知っていること
    ②目的を踏まえて情報の取捨選択ができること
    ③情報の信頼性が見極められること
    ④使える状態にして情報を保存・管理できること
講義
  • 2.データ収集の目的
    (1)残念なデータ収集にならないために
    【ワーク】収集されてはいるがあまり活用されていないデータの事例を挙げる
    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
    (2)情報収集に求められる「目的意識」と「仮説思考」
    (3)目的が違えば収集方法も変わる
講義
ワーク
  • 3.データ収集の手段
    (1)その1:公開されているデータ
    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企業が開示するデータ
    【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:自社内に蓄積されているデータ
    ①人事データ ②顧客データ ③営業活動データ
    【ワーク】与えられたテーマに沿って、社内データの取得方法を考える
    (3)その3:ログデータ
    ①アクセスログデータ ②エラーログデータ ③IoTログデータ
    (4)その4:リサーチデータ
    ①アンケートデータ ②観察データ ③実験データ ④SNSデータ
    【ワーク】欲しい情報から逆算してアンケートを設計する
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モニタリングと改善
    【ワーク】ローデータに対し品質を担保するために確認すべきことを考える
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)データベースの基本的な概念
    (2)メタデータの記録と管理
    (3)保存したデータの共有
    (4)データの有効期限と更新頻度の設定
    【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

8905

全力Q&A{{list[0]['category']}}関連の全力Q&A

よくあるご質問について、研修のプロとして熱く丁寧に回答します。

カスタマイズ事例~ケーススタディCASE STUDY

本研修のカスタイマイズ事例として、作成したケーススタディを業界別にご紹介します。

{{theme}}研修のケーススタディ一覧

開発者コメント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。

特集

DX時代に必須なデータリテラシーを高める4つの力「データ収集力」「データ読解力」「データ分析力」「データ活用力」を身につける
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