一般社団法人 全国個人事業主支援協会

COLUMN コラム

  • データリテラシーとは

データ利活用を推進する業務に携わることになり、データ利活用とは?と思い調べた内容に
なります。基本的なところです。

数年前からビジネスにおいてデータ分析の需要性が説かれています。
分析して改善して行動して再度分析してを繰り返し効率的に成長を続けていく必要があります。
データを正しく理解する能力をデータリテラシーといいます。

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データリテラシーとは
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データリテラシーとは、データの内容を理解し、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のこと。
データアナリストやデータサイエンティストなどデータ分析の専門家はいますが、
データリテラシーは社会人にとって一般的な必要なビジネススキルになっているとのこと。
データリテラシーには大きく分けて分析と活用があります。

■データ分析
データ分析とは数学や統計などの技術を通じてデータから何らかの洞察を引き出すこと。
また分析結果や分析の目的によって視覚的に簡潔に表示することも重要です。データを
分析するためにはまずはデータを理解しなければいけません。
データを読む力を身につけ、そこから洞察を引き出す能力です。

■データ活用
データ活用とはデータから得た理解に基づいて、(生活や)ビジネスにおいて行動を起こす
こと。
同じデータであっても組織のなかで求められる役割やミッションに応じて使い方は異なり
ます。データを目的に応じて正しく使う能力です。

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データリテラシーの重要性
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データリテラシーを身につけることでどのような利点があるのでしょうか。

■データの重要性の理解
普段活用しているデータの一つひとつが、いかに重要であるかを理解できるようになり
ます。
業務の報告や数値管理で使用しているデータがどのように活用されているかわかるように
なります。
データリテラシーを身につけ重要性を理解することで、今後どのような行動が取れるかを
意識できるようになります。

■データに基づいた意思決定
データは判断したり検討したりする際の根拠になります。意思決定だけでなく目標の
設定やマーケティングや組織開発にもデータリテラシーは重要です。
データに基づいた意思決定は根拠があり論理的で、社内外からの納得感も高くなります。
また目標設定、マーケティング、組織開発などあらゆる場面において数字は必ず使われ
ます。数字のない曖昧な目標に価値はありません。

■生産性の向上
データに基づいた決定と行動は、生産性の向上につながります。経験や感覚に基づいた
行動も時には大切ですが、根拠の薄い決定は結果的に遠回りになってしまったり、失敗に
繋がってしまう場合も多いです。
信頼性のあるデータに基づいた決定ならば根拠があるため、工数や費用を削減した効率的な
行動につながり、生産性を向上させることができます。

■論理的なPDCAサイクル
PDCAサイクルを回すにもデータを活用することが求められます。
初めのP(Plan)の段階では過去の実績や競合他社のデータ、損益分岐点などを加味して
計画を立てます。
D(Do)の段階では実際に実行した結果のデータを収集して次につなげます。
C(Check)では実行した結果のデータを使って評価を行います。行動データを元に分析し、
Planの段階で計画していた目標との差異や原因について分析します。
A(Action)の段階で分析したデータを活用して改善行動につなげます。 目標値に届か
なかった数字は何なのか、なぜ届かなかったのか、どうすれば届くのかなどを考察し次なる
計画を改善したデータに基づき作成していきます。
データのないPDCAはただの根性論に陥ってしまう危険性があります。
売上が足りないからといって、「もっとがんばろう」という目標を立てても、実現は
難しくなるかもしれません。

■データマネジメントへの活用
データをビジネスに活かすために管理する「データマネジメント」にも活用できます。
データマネジメントでは、信頼性のあるデータを蓄積し、必要に応じて引き出すことが
大切です。
データリテラシーが低いと、必要なデータの判断ができず、そのデータから何を読み
取ればいいかもわかりません。
データマネジメントを行うためには、高いデータリテラシーが重要になります。

■企業価値の向上
企業や事業に対する評価はデータを元に行なわれます。自社の強みの分野もデータとして
表せるでしょう。
利益や資産収益率(ROA)、一株あたりの純資産(BPS)、株価純資産倍率(PBR)などの
データは取引先企業や投資家からの評価の基準になります。会社内でどれだけ優れた
技術やノウハウをもっていたとしてもデータに反映されなければ理解してもらえません。
また経営においてやみくもに売り上げを上げることを目指すのは非効率です。
企業の目標は売上の向上ではなく利益の向上です。各指標を分析しボトルネックを探し、
効率的に利益向上を目指す際にもデータは欠かせません。

すでにビッグデータを用いた社会活動が当たり前になっています。
そして、技術が進歩し処理できるデータ量の上限は増しています。
企業のデジタル化が進んでいる今、よりデータリテラシーが求められていると思いますし、
AIとの連携(AIによる分析)というのも考えていく時代になっていると感じています。

以上です。

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