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データリテラシーとは?社会人として必要な新たな常識を解説

公開日:2021/09/10
更新日:2021/09/14
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データリテラシーとは?社会人として必要な新たな常識を解説 | オンライン研修・人材育成 - Schoo(スクー)法人・企業向けサービス

我々の日常にはデータがあふれかえっています。ビジネスにおいても日常生活においても情報が飛び交い、その情報の真偽は定かではありません。特にビジネスにおいてはデータ分析の繰り返しです。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。そんな、日常にあふれる「データ」を正しく理解する能力であるデータリテラシーについて解説します。

 

データリテラシーとは?

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である、といえます。データに関する知識だけでなく、的確に理解したうえで分析し、解釈までする能力のことです。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、いまやデータリテラシーは社会人にとって一般的なビジネススキルです。技術的な知識よりもデータを理解して活用するための論理的思考が求められます。 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。データは正しく分析して可視化しなければいけません。またデータを集めるだけでは何も効果を発揮しません。。集めて分析したデータを活用する能力も必要です。

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です。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、実際の暮らしやビジネスにおいて行動を起こすことです。データの使い方はそれぞれです。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るでしょう。データを目的に応じて正しく使う能力です。

 

データリテラシーの重要性

データを分析して活用することは専門家のみの仕事ではありません。前述の通り与えられたポジションによってデータを使う目的が異なるため、一人ひとりがデータを活用するリテラシーをもっている必要があります。では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いでしょう。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ないのです。

論理的なPDCAサイクル

PDCA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、実現は難しいでしょう。

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。

 

データリテラシーの鍛え方

私たちの身の回りにはデータがあふれかえっています。しかし社会にあふれるさまざまなデータに触れているだけではデータリテラシーは身につきません。普段生活する上でも情報を見た際に疑ってみることや、その情報を活かせる分野を探すことを意識してみることも有効です。

データサイエンティスト検定

データサイエンティスト検定はデータサイエンティストに必要なデータサイエンス力、データエンジニアリング力、ビジネス力それぞれの実務能力や知識を証明できる資格です。データサイエンティストとはデータに基づいて合理的な判断を行えるように意思決定者をサポートする仕事です。 データサイエンティスト検定はデータサイエンティストのためだけの資格ではありません。資格の難易度は全部で4段階あり、一番低い難易度であれば日常の業務で有効な知識が得られます。

統計学でデータを読む力を身につける

データリテラシーを身につける際に最初に必要なことは、データを正しく理解することです。そのためにも統計学は有効です。平均値や中央値、最頻値などの数値の違いや特徴が分かれば数値が何を意味しているのか理解できるようになるでしょう。また相関や偏差値なども学べばデータを分析する際に役に立ちます。

データ分析ツールを活用した分析力向上

データ分析ツールは自動でデータを分かりやすいように分布してくれます。例えばWebサイトの閲覧データを調べるツールにGoogleアナリティクスがあります。Googleアナリティクスでは閲覧者が何人いるのかだけではなく、どこの国からアクセスがあったのか、Webサイト内での行動、どのページで離脱しているのかなど非常に多くのデータが閲覧できます。日頃から分析ツールに慣れておけば新しい事業を始める際にどのデータを集めるべきかが分かるようになるでしょう。

実践でデータを活用する

データを実際に使ってみることは効果的です。例えばスーパーの特売のチラシが配られたとします。特売という文字や値下げ幅に驚き一喜一憂するだけでなく、そのデータを実際に読み解いて、使ってみましょう。他店舗と比べていくら得になるのか、品質と価格は見合っているのか、普段はいくらで売られているのかなど、一つのデータから考えられる考察はさまざまです。

 

さまざまな場面で役に立つデータリテラシー

上述のようにデータは日常生活のいたるところにあふれています。データリテラシーはビジネスマンとして必要な能力ですが、日常生活においても役に立ちます。 ただし、データも万能ではありません。あくまでただの情報であり、正しいデータに基づいた行動が必ずしも正しいとは限りません。そのデータを元にどう考えて行動するのかを見極めることが大切です。

ビジネスパーソンとして必要な教養

今後ビジネスにおいて扱うデータ量は確実に増えていくでしょう。ビッグデータを用いた社会活動が当たり前になりつつあります。そもそもビッグデータとは一般的なデータ処理ソフトウェアでは扱うことができないほど巨大で複雑なデータの集合の事です。技術の進歩により処理できるデータ量の上限は日に日に増しています。よりデータリテラシーが求められる時代になるでしょう。 また、前述のようにデータ分析や活用は専門家のみの仕事ではなくなっています。もはやビジネスパーソンとして備えておかなければいけない教養といえるほどに重要になっています。パソコンが普及した1990年代にはコンピューターリテラシーという言葉が広く普及しました。パソコンで表計算や電子メールが使いこなせるスキルを意味します。しかし今ではそのようなスキルは備えているのが当たり前のレベルになっています。データリテラシーも同じように、今後当たり前の知識として扱われるかもしれません。

私生活でもデータリテラシーは必要

私生活においてもデータリテラシーは役に立ちます。前述のとおりデータは日常にあふれていますが、正しい情報や本質的な情報はごく一部です。例えばダイエット中の食事のカロリー計算をする際には、カロリーだけでなく糖質や脂質も重要です。バナナダイエットなどがテレビで紹介されてバナナが売り切れるといった現象が過去にもありました。確かにバナナは満腹感を得られる割りにカロリーは少ないですが、含まれている糖質は少なくありません。 このように我々の周りには数字があふれています。正しく論理的に数字を見て分析し活用する能力は、普段の生活にも役に立ち、なおかつ意識することでデータリテラシーの向上にもつながります。

 

まとめ

データリテラシーはもはや社会人としての教養といっても過言ではないでしょう。今後ますますデータが活発に使われていきます。データを分析する能力はAIに取って代わられる可能性もありますが、大切なことはそのデータから何を読み取りどう行動するかを考えられる人間です。数字の羅列に意味を見出すことは人の仕事として今後も必要になるでしょう。これを機にデータリテラシーを学んでみてはいかがでしょうか。

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