About us データのじかんとは？
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「データリテラシーって何？」
「データリテラシーを身につけてメリットあるの？」
このように悩んでいる人は多いでしょう。
データリテラシーとは情報や知識を活用する能力のことです。
現代は、ビジネスや私生活においてデータリテラシーが必要不可欠なスキルになっています。ネット社会と言われているなかで、何が本質で正しい情報なのかを判断しなければいけません。
そこで、本記事はデータリテラシーの重要性や身につける方法を解説します。記事後半ではデータリテラシーの活用場面についても紹介しているので、ぜひ参考にしてください。
この記事を読むことで、データリテラシーの重要性が理解でき、身につけるべきスキルだとわかります。
データリテラシーとは、「データの内容理解し、活用すべきデータを選んで分析し、その結果を正しく解釈する能力」と定義されており、端的に言うと「情報や知識を活用する能力」のことです。
データリテラシーの基本要素は以下の通りです。
以上の4つを活用できれば、データリテラシーを身に付けていると言えます。
また、データの定義としてビッグデータや構造化データなどのハードデータが含まれます。さらに、スモールデータや非構造化データなどのソフトデータも含めているので、理解しておきましょう。
次の章で具体例をもとに解説していきますので、まずはデータリテラシーとはなにかを理解していきましょう。
先述した通り、データリテラシーには4つの能力があります。
それぞれ詳しく解説していきます。
そもそもデータを読解できなければ、データリテラシーがあるとは言えません。一口にデータと言っても、図表やグラフなど様々。なかには単なる数字の羅列だけのものもあるでしょう。それらのデータを集約したり、取捨選択したりする能力が、このデータ読解力になります。
データ読解力を鍛えるには、統計学の基礎を学ぶことです。統計学の基礎を解説した書籍は数多く出版されているので、自分に合ったものを探してみましょう。それに加えて、日頃から国が発表する国勢調査や消費者物価指数、世帯年収などに親しんでおくことが大切です。
データを読み取る力の次に重要なのが、データを分析する力です。資料を基に分析してインサイト（人を動かす隠れた心理）を紐解いていきます。
具体的には、Google Analyticsを使ってどのページが読まれているかを調べたり、どのような方法で顧客が自社商品・サービスにアプローチしているのかを調査したりする能力を指します。
データ分析力を鍛えるには、分析ツールに関する書籍を読み、その使い方に慣れることです。分析ツールにはGoogle Analyticsのようなアクセス解析ツールのほか、ERP・CRMなどを分析するBIツール、Googleキーワードプランナーのようなリスティング広告分析ツールなどがあります。
データ活用力とは、データから得た結論をビジネスに活かす能力のことです。データを元に戦略を立てたり、行動の参考にしたりできます。この能力では、分析したデータ群の中から「今必要なもの」を判断し、抽出する必要があります。
データを活用する際には仮説を立てながら進めていくことが求められるため、まずは正しい仮説を立てる能力を鍛えることが大切です。仮説が間違っていれば、その後の戦略や行動も期待通りのものにはなりません。正しい仮説を立てるためにも、データの相関関係・因果関係に注意しましょう。
ビジネスにおいて振り返りの際、力を発揮するのがデータ説得力です。
例えば「なぜその行動を取ったのか」という問いに対して「経験則からです」と答えた場合、データ活用が進んだ現代では説得力が弱いです。一方、「データに基づくとこのような予測が立てられました。よってこのように行動しました」と説明できれば、説得力のある答えになります。
データの説得力を身に付けるには、これまで紹介した3つを総動員する必要があります。
いきなり説得力を求めてリテラシーを学ぶのではなく、これらの基礎をしっかりと積み上げていくことが近道です。
データリテラシーには5つの重要性があります。
データリテラシーが身に付いていると、どのようなことで有利になるのでしょうか？ 以下で詳しく見ていきましょう。
データリテラシーが身に付くと、仕事に対する意識も変わってきます。
例えば毎日の営業記録や報告書などの類は、何も考えなければ単なる作業でしかありません。しかし、「データを収集する」という目的で捉えられるようになれば、それらの作業が意味を持つようにになります。その結果、仕事への姿勢が変わってくるというわけです。
単なる作業は単調でつまらないものですが、意味のある「業務」であればやる気も変わってきます。それは、「もっとこうすれば見やすい報告書になる」とか「このツールを使えばより営業記録が取りやすい」といった創意工夫を生むのです。上司からの評価も変わってくることでしょう。
昨今、どこの会社でも「PDCAサイクルを回す」という言葉が叫ばれています。しかし、なかにはデータを活用せずにPDCAを立てているところもあるようです。
データを用いずにPDCAを立てた場合、そもそもP（Plan）が正確ではないことが多いです。PDCAサイクルとは以下の手順で行います。
もし正確なPlanではない場合、実行に移しても検証の段階で「努力が足りなかった」のような根性論に陥ってしまう可能性があります。それは論理的ではないことは明らかで、成功確率は格段に下がってしまいます。成功確率を上げるためにも、データリテラシーを駆使したPDCAサイクルを回したいものです。
一般的に、企業への投資はデータをもとに行われます。投資家は企業の以下の3つを見比べて投資を行っています。
自社にもっと投資をしてもらうためには、単に売上を上げるだけでは駄目で、これらのような指標の改善を行っていく必要があります。
経営企画部やIR部に所属していなくても、自社の指標を理解しておくことは重要になります。なぜなら、今の自社の状況を正確に理解できるからです。それは、会社内での自分の立ち回り方に変化を起こし、社内でも頭一つ抜けるでしょう。そのためにも、データリテラシーは持っておきたいです。
データの重要性を理解し認識することで、データに基づく論理的な決断が可能になります。なぜなら、データに基づく決断には根拠があり論理的に説明できることから、周りへの納得感も高くなるからです。
また、仕事や目標設定、マーケティングはさまざまな面において、データ（数字）は活用されています。そのため、論理的な決断をする時にはデータリテラシーは持っておきましょう。
データリテラシーを持っていれば、データマネジメントへ活用できます。データマネジメントは信頼性の高いデータを集め、必要な時に適切に利用するためのプロセスなので、高いデータリテラシーが必須になるでしょう。
逆にデータリテラシーが低ければ、どのデータが重要か判断できずデータから読み取れる情報が理解できないため、データマネジメントへ活用できません。そのため、データマネジメントへ活用するためには、高いデータリテラシーを持っておく必要があるでしょう。
データマネジメントについて詳しく知りたい方は、30分でわかるデータマネジメントの記事を用意しました。ぜひ参考にしてください。
前章ではデータリテラシーの重要性について解説しましたが、本章ではデータリテラシーの身につけ方を紹介します。
それぞれ紹介します。
まずは、データの適切な理解を身につけることです。身につけるためには統計学は重要な役割を果たします。例えば、統計学とは以下のようなものです。
以上の統計学から平均値や中央値、相関などを学ぶことで、データを分析して統計学的な読み解く力を養えます。
データリテラシーを身につけるためには、分析ツールを活用して分析力を養う必要があります。データをどのように解析して、効果的に利用できる情報が得られるかを認識しなければならないからです。
例えば、Googleアナリティクスといった分析ツールを利用することで、Webサイトの訪問者数や離脱率などを分析できます。日常的に分析ツールを触っていれば、新しく始める事業や業務に対して、どのような分析をしてデータを集めたらいいのか判断がつくでしょう。
データサイエンティスト検定を受けることで、業務に有効な知識を養えます。例えば以下のような知識が手に入るでしょう。
データサイエンティスト検定を取得すると、実務能力や知識を証明できるため、周りからの評価が上がります。また、データサイエンティストとはデータから読み取ったものを合理的に判断して、意思決定者のサポートをする役割を果たします。
また、データサイエンティスト検定には4段階の難易度に分かれており、一番低いレベルの検定でも十分有効な知識を身につけられます。
データリテラシーを身につけても活用する場面がなければ意味がありません。本章では、データリテラシーの活用場面を紹介します。
データを活かせる場所がビジネスだけだと思っている人も多いでしょう。私生活にもデータは役に立つので、それぞれ詳しく紹介します。
ビジネスの世界では、データの利用が一般化しつつあります。
例えば、人を採用した際に発生した費用や人件費、社会保険などにかかったコストがどのくらいで費用回収できるのかはデータを用いて明らかにできます。採用した後の教育や費用などのデータを基に、社内教育の進め方や採用人数などを改善できるでしょう。
技術の進歩によりデータを扱う頻度は増え、データリテラシーがますます重要になることがわかるでしょう。
データリテラシーは私生活においても役立つスキルです。我々の日常はデータに満ち溢れていますが、その中で真実と本質を見抜くためには、適切な理解と分析が必要です。
例えば、ダイエット中には食事のカロリーだけでなく、糖質や脂質といった他の栄養素にも注意が必要です。過去には、テレビ番組で紹介されたバナナダイエットが流行し、バナナが売り切れるという現象が起こったことがあります。バナナの糖質含有量は決して少なくないことを知っていると、そのような情報に流されることなく、健康的な選択が可能になります。
このように、数字を適切に理解し分析する能力は日常生活を豊かにし、またデータリテラシーの向上にも繋がるでしょう。
本記事では、データリテラシーの重要性や身につけ方、活用場面を紹介しました。
データリテラシーを身につけることで、正確な情報を判断でき、適切な場面でデータを活用できます。また、ビジネスにおいても根拠のあるデータがあれば、判断に迷うこともなく、日々の仕事に対する姿勢も変わります。
このように、ビジネスの成功にはデータリテラシーは重要ですので、日頃からデータに触れ、スキルを身に付けていきましょう。もちろん、「データのじかん」にはデータリテラシーの向上に貢献できる記事が数多く揃っていますので、ぜひ他の記事もチェックしてみてください。
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（安齋慎平）
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