データ リテラシー: データ リテラシーとは何か、そしてなぜビジネスにそれが必要なのか

ビジネスの規模や分野に関係なく、データは経営陣や利害関係者が情報に基づいた意思決定を行うのに役立つ事業運営に関する洞察を提供します。

ビジネスの成長におけるデータの重要性

データの価値は、企業に賢明なビジネス上の意思決定を行うために必要な情報を提供するため、課題と競争が激化する今日の世界で最高レベルに上昇しています。

正確なデータに基づいて、利害関係者と経営者が下した意思決定は、組織を持続的な成長と成功に導きます。企業はデータ統計を使用することで、自社の業務と顧客をより深く理解できるようになります。

あらゆるタイプの企業がより適切な意思決定を行うことができ、主にデータを分析することで効率的な業務が実現し、収益の向上につながります。

Forbes の レポートによると、59% の企業が意思決定を改善し、生産性を向上させるためにデータ分析を使用しています。マーケティング、販売、人事、IT、物流、小売などを含むあらゆるセクターと業界は、データを使用して傾向を特定し、消費者の行動パターンを予測し、顧客を理解し、サービスの品質を向上させ、コストを削減し、新製品を開発し、ソリューション、イノベーション、その他さまざまなことを行います。

今や、規模や業種を問わず、あらゆる企業でデータ分析が必要となっています。これにより、企業は改善によって恩恵を受ける可能性のある領域を特定し、パフォーマンスを評価し、業務を前進させる可能性を特定できるため、成長の基礎となります。

その結果、データ駆動型テクノロジーへの投資は、企業が競争力を獲得し、利益を最大化するのに役立ちます。

中小企業や大規模組織にとって、データ調査と分析が効果的かつ効率的に使用されれば、データ調査と分析は意思決定、戦略開発、成長に役立つ可能性があります。

データリテラシーとは何ですか?

データ リテラシーとは、データ パターンを解釈、利用、理解して、ビジネスの成功につながる結論を導くプロセスです。

データ リテラシーは、人々や組織が目標を達成するために生産的な方法でデータを使用できるようにする能力と知識の集合です。これには、データの収集、整理、保存、使用に使用される方法と、そこから有効な結論を導き出す方法を理解することが含まれます。

データ ソース、分析の種類、データ衛生など、さまざまな形式のデータを知ることで、データ リテラシーが高まります。データ分析ツール、手法、フレームワークを使用すると、データに関する有意義な洞察を得ることができます。

データ リテラシーのもう 1 つの側面は、データをいつ含める必要があるか、正確なデータ、またはさらなる調査が必要かを知ることです。データ リテラシーの最後の指標は、所有者や他の利害関係者が理解し、それに基づいて行動できる方法で、データに基づいた洞察を伝える能力です。

データに精通した専門家は、データを使用してパターンを分析し、洞察を得て、意思決定を行うことができます。その結果、組織に価値を付加したいと考えるマネージャー、従業員、経営幹部にとって、データ リテラシーがますます重要になってきています。

今日、規模に関係なく、あらゆるタイプの企業がデータの洞察に完全に依存して、情報に基づいた意思決定を行い、生のランダムなデータを貴重なビジネス情報に変換しています。

一言で言えば、データ リテラシーは、生産性、イノベーション、顧客エクスペリエンスの向上に役立ち、ROI の向上につながるため、中小企業や大企業の間で非常に普及しつつあります。

データ リテラシーがビジネスにとって重要なのはなぜですか?

組織が今日の競争の激しいデジタル世界に耐えたいのであれば、データのみに基づいて意思決定を行い、適切な意思決定と結果を導き出すことができるデータ リテラシーが不可欠です。

データの構築と分析に熟練した専門家は、データを処理して優れた洞察を得ることで、企業の効率的な運営と活動を支援し、企業に価値を貢献することができます。

データの事実に基づいて計画を立てる企業は、常に一歩先を行ってチャンスを期限内に捉え、顧客固有のソリューションと製品を提供し、運用を微調整します。

データの洞察により、あらゆる規模の企業が、関係者と従業員のコミュニケーションを改善し、ボトルネックを克服し、ギャップを埋め、顧客、ベンダー、サプライヤーにビジネス価値を提供できる結論を導き出すことができます。

データドリブンな意思決定の採用に抵抗する組織は、業務の最適化、自動化、デジタル化において困難な段階を経て、不十分なビジネス成果をもたらす可能性があります。

Gartner の 調査によると、データ リテラシーの欠如は、成功に対する 2 番目に大きな社内障壁となっています。データ リテラシーは、ビジネス価値を高める能力を考慮して、2023 年までに 80% 以上が正式に確立される予定です。

協調的なコミュニケーションによる生産性の向上、顧客サービスの向上、意思決定の向上、収益の向上、イノベーション、作業プロセスの効率化はすべて、データ リテラシーを導入した組織によって実現できます。

データリテラシーに伴う課題

今日のデータ主導の世界では、データを解釈し、それに基づいて意思決定を行う能力が組織にとってますます重要になっています。

ただし、データ リテラシーには課題があります。これらの課題には、専門的なデータ スキルの欠如、複雑なデータセットの理解の難しさ、膨大な量のデータの管理の難しさ、さまざまなコンテキストでのデータの理解と適用の難しさなどが含まれます。

これらの問題により、組織や専門家はデータ リテラシーを高め、知識に基づいた意思決定を行うために支援が必要になる場合があります。

熟練した従業員: 資格のある専門家がデータの相互運用を実行して、データセットから望ましい結果を達成する必要があります。組織には、データ サイエンティスト、エンジニア、アナリスト、アーキテクトなどの専門家が必要です。

データの重複: データは動的であるため、時間の経過とともにさまざまな変更が加えられることは明らかです。企業は、広範囲のデータを最新の状態に維持するために、高価なエンタープライズ グレードのソリューションに投資する必要があります。

データの整合性: 組織は、人的ミスによるデータエラー、データ形式間の不一致、データ収集エラー、プライバシー侵害などの問題を克服する必要があります。

統合の欠如: データセットが多く、同期が難しく、拡張性と柔軟性があるため、さまざまな部門からのデータを統合することが最大の課題の 1 つです。企業は、新しいデータ統合または分析技術やツールを導入する必要がある場合があります。

データ サブセット: データ分析には 360 度の視点が含まれるため、組織はすべてのデータ セットを収集するために、データベース インフラストラクチャ、ワークフローなどに必要な統合またはアップグレードを行う必要があります。特定の 1 セットのデータだけを処理すると、重要な洞察が得られないか、部分的な洞察しか得られない可能性があります。

物理的および論理: 組織は、データ ストレージ、クラウド スペース、アルゴリズム、ソフトウェア パッケージなどの、複雑で膨大なデータ セットを分析してデータに基づいた意思決定を行うために、特定のハードウェアとソフトウェアを必要とします。

経費: データ主導の意思決定にはデータの正確性、一貫性、コンテキストが必要であり、これらの企業は必要な準備と変更を行う必要があります。それは組織にとって余分な出費につながります。

データ リテラシーは、組織を新たな高みへ導くための仮定ではなく、実際のデータに基づいて意思決定を行うためのフレームワークを組織に提供することを目的としています。

ビジネスに必須のデータ リテラシー スキルと概念

企業 Web サイトへの小売業者の購入を追跡する電子商取引サイトは、Cookie と Web サイト ビーコンを使用して異常な速度でデータを収集します。しかし、データ リテラシー スキルがなければ、このデータの重要性は活用されないままになります。

このセクションでは、ビジネス価値を引き出すためにデータ リテラシーを高めるために必要なスキルを見てみましょう。

データ リテラシー スキルには、データセットの機能を理解し、データセットを操作および解釈して、組織が会社のビジネスを推進する決定を支援する洞察力に富んだ結論を導き出すことが必要です。

中核レベルでは、データ リテラシー スキルは習得すべき特定のスキルのセットではありません。以下に示すように、これは包括的なパッケージです。

• データ探索: ソース、タイプ、形式などの観点から複雑で大規模なデータを探索します。
• データ管理: 正しいデータの取得、クリーニング、保存など。
• データ利用： 分析、解釈、可視化、レポート作成など
• ドメイン知識: データ パターンの検出、パターン認識、予測を実行するため
• データ アプリケーション: ビジネス インテリジェンス、デジタル トランスフォーメーション、意思決定支援、人工知能、自動化、分析などの組織がデータを使用する方法。
• 改善: データセットのギャップやエラーを調べて、ビジネスの目的を達成するために結果を即興で調整します。

企業は、完全にデータドリブンな組織となるために、データを解釈し、洞察を引き出し、適切な場所で適切な質問をするための技術的、分析的、統計的能力を備えた専門家を必要としています。

さらに、データ ガバナンス、セキュリティ、組織の標準とコンプライアンスに関する知識は、専門家がポリシーや規制に違反することなくデータを安全なストレージに保管するのに役立ちます。

企業は従業員がデータ リテラシーに習熟できるよう、トレーニングとスキルアップ プログラムを立ち上げる必要があります。

事業コンセプト

以下の概念はデータ駆動型ビジネスに不可欠です。

• データ分析: 記述、診断、予測の観点からのデータ分析。
• データ ラングリング: これは、さらなる分析のために生データを準備するプロセスであり、データ クリーニングとも呼ばれます。
• データ視覚化: データをチャート、表、地図、インフォグラフィックスなどの視覚的表現に変換するプロセス。意思決定者が必要なビジネス調整を行うのに役立ちます。
• データ エコシステム: データ分析は複雑でリソースを必要とする作業であるため、データ分析から望ましい結果を得るには、必要なハードウェアとソフトウェアのアップグレードが不可欠です。
• データ ガバナンス: エンドツーエンドのデータ分析活動に対する組織のポリシー、ガイドライン、コンプライアンス。
• データ チーム: データ分析活動を実施し、ビジネス価値を生み出すためのより良い洞察を提供する、熟練した専門家のチーム。

将来に向けて、組織はビジネスの成果を上げるためにデータ中心になるため、データ リテラシーを実証する専門家の需要は増加し続けるでしょう。

データに基づいた事実に基づいて優れた成果を上げることを目指す組織は、従業員とインフラストラクチャのスキルを向上させるために賢明に投資できます。

ビジネスでデータ リテラシーを構築するにはどうすればよいですか?

Accenture のレポートによると、データを効果的に使用していると感じている専門家はわずか 25% であり、さらに少なく、データ リテラシー スキルに自信を持っている専門家はわずか 21% です。

この調査によると、組織は従業員に権限を与え、自信を持って画期的な結果を提供できるようデータ リテラシー スキルを構築する必要があると述べています。

組織がどのようにして文化を構築し、従業員がその文化に参加することを奨励できるかを見てみましょう。

注: これは標準的なガイドラインやフレームワークではありません。それは広い視野を提供します。

まず、組織はデータ リテラシーの目標を定義し、従業員のスキル レベルを評価し、適切な学習パスを設計できます。正確には、次の手順で展開できます。

• データ リテラシーの重要性をリーダーと従業員に伝える
• データリテラシーのギャップを特定する
• 従業員のニーズに合わせたデータ リテラシー プログラムを設計する
• 目標を定義し、KPI を通じてパフォーマンスを測定する
• データを共有して従業員がアクセスできるようにする
• フィードバックを取得し、必要な場合はプログラムを改善します

従業員のスキルセットと認識を得るには、次の情報が必要です。

• 統計および論理演算における従業員のスキル
• 関連する数値やデータに基づいてワークフローやプロセスを構築し、説明できる十分な能力のあるマネージャー
• AI および ML アルゴリズムの出力を説明できるデータ エンジニア、データ アナリスト、科学者などのデータ専門家の能力

ツールとトレーニング: 組織は、データ リテラシーの望ましいレベルに到達するために不可欠なツールとトレーニングを提供するデータ リテラシー学習プログラムを作成できます。

トレーニングのフォローアップでは、プログラムが正しく機能していることを確認するために、個人および組織レベルでのデータ リテラシーの進捗状況を測定、追跡、監視します。

従業員がデータ スキルを実践するための柔軟性と十分な時間を確保することは、組織に価値を付加するためのデータの使用に習熟するのに役立ちます。

組織は、インプットに基づいてマイルストーンと現実的な目標を設定し、組織のコンプライアンスに基づいて事業部門全体でデータ リテラシーの望ましいレベルを達成できます。

スキルアップは、あらゆる規模や種類の企業がデータ分析プログラムを実装および実行して、データに基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

ビジネスのデータ リテラシーを向上させるツール

現在の競争の激しい市場を考慮すると、大多数の企業はデータ リテラシーを向上させる必要性をますます認識するようになっています。

デジタル化の人気が高まり、時代のニーズとなるにつれて、個人や組織にとって、動的で複雑なデータを分析するために必要なスキルとリソースを持つことがますます重要になっています。

適切なツールを使用すると、間違いなく価値が高まり、データ分析と洞察収集のプロセスがより簡単かつ迅速になります。

オンライン クラスからインタラクティブなチュートリアル、プログラミングの学習に至るまで、すべての専門家がこれらのリソースを使用できます。

以下に、データ リテラシーの向上に役立ついくつかのツールを示します。

Coursera の注目に値するコースの 1 つは 、データ リテラシー スペシャライゼーション です。

データ管理 、 ビジネス インテリジェンス 、 データ ウェアハウジング に関連するコースは、データ分析とデータ管理のスキルを確実に向上させます。

Python や Java などのプログラミング言語、SQL や NoSQL などのデータベース システム、UNIX や LINUX などのオペレーティング システムに関する経験と知識を持つ専門家が優位に立ち、データ分析の完了を先取りし、より迅速な結果を得ることができます。

データの視覚化: 生のデータは、データ分析セクション以外の人々には理解できないため、各事業主や利害関係者が理解できるように、データは視覚的な形式で提示され、関連するビジネス上の意思決定ができ​​るようにする必要があります。

以下にリストされているいくつかのツールを使用して、グラフ、インフォグラフィックス、その他のビジュアルなど、さまざまな方法でデータを表現できます。

• Microsoft Power BI
• Google チャート
• タブロー
• ゾーホーアナリティクス
• データラッパー
• インフォグラム

高度なデータ管理をお探しの場合は、AI、ML、RPA コースを検討してください。これらのコースは、専門家がデータの洞察をより深く掘り下げ、自動化とイノベーションを生み出すのに役立ちます。

最後の言葉

航海用コンパスを持っていないと海で遭難してしまうと言われています。同じ概念がデータにも適用されます。データに基づいた意思決定がなければ、あらゆる規模や種類の企業が、要求の厳しい環境で競争力を失う可能性が高くなります。

Web 世界のあらゆる場所で、非常に高い速度でデータが収集されています。前進するにあたり、データ リテラシー スキルを向上させ、それをビジネス上の意思決定に活用して、生産性、顧客満足度、自動化、イノベーション、利益などの価値を高める必要があります。

次に、中規模から大企業に最適なデータ管理ツールを確認してください。