もう、ずいぶん「データ」の活用についての理解は進んだのでは？

「何の役に」という質問は、個別の具体例をイメージしているよね。もっと根本的な「何のために」というのは、考えたことがある？

自分の業務は、会社の仕事の一部分だからね。そこだけを改善する何かを求めてもなかなか先には進まないと思うよ。前回、「誰が、何のために、どう使うか」が、必要な「データ」にたどり着く道筋になると話したけど、「自分が自分のために」ではだめ。

そのコツとも言えるのが、仮説を立てることなんだ。もっと簡単に言えば、目標を立てることかな。ゴールが明確なら、いくつかの道順が見えてくる。その中で何が最適かを説明できる方法は、たった１つしかない。

飲み会の幹事をすることになったなら、どうやって場所を決める？

その時、店のジャンル、場所、予算、他にどんな点で判断する？　評価の平均点？

それはもう、完全に「データ」を分析しているのと同じ。予算の目安があり、メンバーの集まりやすい場所を考え、みんなが満足するという目的のために必要な「データ」を分類して比較して判断する。

この場合の仮説は、実はもう１つ君が持っているデータ、飲み会のメンバーがどんな店なら満足するかにもとづいているんだ。もし、そこが落ちていたら、いくら口コミサイトの「データ」を整理しても判断基準がないからね。「飲み会」で求める効果は「参加者の満足」。そのための店の情報の中にある料理、雰囲気、評判などの関係性を洗い出せば、参加者から「なぜ、この店を選んだのか？」と聞かれても、相手を納得させる説明ができるはずだよ。このように仮説を立てるという行為はわりとよくやっていることなんだ。

１つを聞いて分かった気にならないというのは、君が「データ」についてかなり深く考え始めてる証拠だよ。いろいろなことを聞いてしっかり自分の考えにする。それも「データ」活用の大きな一歩なんだから。