データリテラシーとは　～重要性と身につけ方、鍛え方、研修事例を解説〜

データリテラシーとは、データを理解し、評価し、効果的に活用する能力を指します。

この能力は、情報過多と言われる現代社会において、
より確実な判断や意思決定をおこなうためには不可欠なものです。

そしてこのデータリテラシーを身に付けることで、仕事のさまざまな場面でデータを効果的に
活用できるようになり、組織としても競合に負けない力を保つことができます。

また、現状を正しく分析し、そこから先の方針を考えられる力は、個人としても
作業の効率化が図れるだけでなく、自身のこれからのキャリア形成にも役立ちます。

今回のテーマは「データリテラシー」です。

収集したすべての情報をいかに有効活用するか、
そのやり方や、データリテラシー自体を向上させる方法を解説します。

データリテラシーとは

「データリテラシー」とは、データが示す内容を正しく理解し、その信頼性を評価し、
適切に活用する能力です。

現代社会では情報があふれており、データリテラシーが不足している人は、
その情報の多さが仇となり、情報の取捨選択で困ってしまったり、
間違った情報のせいで判断を誤ったりしてしまいます。　　

しかし、このスキルが十分に備わっていれば、正確な情報から現状を解析し、
正しい選択と決断が可能になります。

そして問題の解決にも効率的に対処することができます。

たとえば、会社で新しい広告キャンペーンを考えるとき、顧客データを分析して
何がうけるかを見極めることができれば、キャンペーン成功の確率もぐんと上がります。

データリテラシーの重要性

企業や組織がデータを活用する例は多岐にわたり、ビジネスの世界だけでなく、
学校での教育効果を測る方法や、政府が効果的な政策を立てるための人口統計の解析など、
さまざまな場面で役立てられています。

そのため、個人としても、データスキルを身につけることで、
職場で求められる人材になれるだけでなく、キャリアアップのチャンスも広がります。

こう考えると、データリテラシーとは、
もはやただのスキルではなく、これからの時代を生き抜くための必須の能力であり、
成功への道を切り開く力を持っているといえます。

データリテラシーで求められる能力

データを使いこなすには、いくつかのステップがあり、
それを順番どおりに進めていく必要があります。

その順番はデータの収集、整理、分析、理解、その情報を基にしたアクションです。

そしてこれらを実施する過程では、統計学はもちろん、
コンピューターを使ったデータ処理の技術なども時には求められます。

ここからは、そんなデータを使いこなすためのステップを
正しくおこなうために必要な能力を5つ、簡単にご紹介します。

データの収集力

データを使いこなす最初の一歩は、情報収集です。

私たちのビジネス環境は常に情報に溢れていますが、時間は有限です。

膨大な情報量から必要な情報をすばやく見つけられるかどうかが、
その後のアクションの成否に大きく影響します。

情報収集は、インターネット検索、論文などのデータベース、書籍、SNS、人に聞くなど、
さまざまな手法を駆使しておこないます。

▼関連記事『情報収集力の重要性　〜ビジネスパーソンの成果を左右する情報活用術〜』https://energyswitch-inc.com/archives/column_skill-for-gather-information

データの読解力

データを収集したら、そのデータから何の情報が得られるかを読み解かなくてはいけません。
それが、データの読解力です。

たとえば、データは量的データと質的データに分けられます。

量的データはよく、円グラフや棒グラフ、エクセルなどの表で示されています。
ただ数字が羅列されているケースもありますので、そのときには自分で分かりやすく
整理しなくてはいけません。

質的データはたとえば“アンケートの声”です。
こうした具体的な言葉をうまくまとめ、時には要素を抜き出して整理します。

データの分析力

データの分析力とは、読解したデータをグラフや数値などを用いてまとめ、
ときには統計的な手法を用いて洞察を得る能力です。

この分析力には、コンピューターを使ったデータ処理の技術も含まれます。

統計手法やツールを使いデータを分析することで、課題を抽出したり、
次の施策を考えることができるようになります。

たとえば、営業がおこなっているアクションをいくつか抽出して分析することで、
受注率を高めるためのキーアクションを見つけることなどが挙げられます。

また、データを分析することで初めて、データを見せる相手にとって分かりやすく、
意味のある資料をつくることができるようになります。

データの活用力

データを分析したら、その情報をもとにアクションを起こさなくては意味がありません。

たとえば、営業の受注率を挙げられそうなキーアクションが出たら自分の営業手法に
取り入れたり、管理職であれば、徹底して取り入れさせたりします。

データを活用することで、実際のビジネスの生産性を上げていくPDCAを
効率的に回せるようになります。

データの伝達力

もうひとつ忘れてはいけない能力がデータの伝達力です。

ビジネスは、常に複数の人が複雑に関わりあって動いています。
立場も違えば考え方も違う人ばかりです。

そんな多様なビジネスパーソンとコミュニケーションをするときに、
説得力を持たせる大きな武器が、データです。

相手を動かし、周囲を巻き込むために、データを伝える力を高めることが有効です。

▼関連記事『組織の生産性を上げるためのロジカルコミュニケーションのやり方』
https://energyswitch-inc.com/archives/column_logical-dialogue

データの種類と特徴

データリテラシーを高めるためには、
まずデータの種類とその特徴を理解することが大切です。

普段、私たちが仕事などの中で「データ」と一言でいっても、
その性質や用途に応じて様々な形式に分けられます。

量的データと質的データ

量的データとは数値で表され、それらを利用して統計的な分析が可能なデータです。
たとえば、年齢や収入といった測定可能な数値がこれに該当します。

一方、質的データは多様な形式で存在し、特定のカテゴリーや属性を示します。
たとえば、性別や職業、趣味といったカテゴリー情報や、観察、インタビューから得られる
テキスト、さらには音声やビデオ、画像なども含まれます。

構造化データと非構造化データ

構造化データは明確な形式やモデルがあり、データ同士を関連づけたり、
一定の基準での要素分解などが可能です。

またこれらデータはデータベースでの管理などにも適しています。

非構造化データは形式が定まっておらず、テキスト、画像、動画など多様な形で存在します。
これらは特定の形式に収まりにくく、分析が複雑になります。

プライマリデータとセカンダリデータ

プライマリデータは研究者が直接収集するオリジナルのデータで、
ある特定の分野で研究する過程で得られたデータです。

一方、セカンダリデータは外部が収集したデータを再利用するものです。
このデータを利用することで、データ収集のための時間とコストが節約できます。

時間系列データ

時間系列データは時間とともに連続的に収集されるデータです。

トレンド分析や予測で非常に有効であり、たとえば、株価の変動や気温の変化などが
これに該当します。

ビッグデータ

ビッグデータは、大量かつ高速に生成される多様なデータです。

このデータから新たな知見を得るには複雑な分析が必要ですが、それによってビジネスや
科学研究に、これまでになかった大きな成果をもたらす可能性を秘めています。

これらのデータの種類を理解し、それぞれの特性に合わせた分析技術を適用することで、
情報から最大限の価値を引き出すことができます。

データリテラシーの身に付け方

ここまでご紹介したように、
データリテラシーに求められる能力やデータの種類は、多種多様です。

では実際にデータリテラシーはどのように身に付けたらいいのでしょうか。

ここからは、“データリテラシーの身に付け方”として、

・データの収集方法
・データの分析技術
・データから有益な情報を抽出する方法

を具体的にご紹介します。

データの収集方法

データリテラシーの基本となるのが、
どんなデータを収集するか？どこからデータを収集するか？といったデータの収集方法です。

データの選定や収集方法は、プライマリデータの収集とセカンダリデータの利用、
オンラインでのデータ収集、センサーやIoTデバイスを用いたデータ収集など、
いくつかの方法で分類されます。

プライマリデータの収集は、主にアンケート、インタビュー、観察など自ら実施する
調査や実験から直接データを得る方法です。

この手法は、特定の問題に対して詳しい情報が得られたり、
関連したデータの最新情報を得ることができます。

セカンダリデータの利用では、公的なレポート、既存の研究論文、市場調査レポートなど、
既に存在するデータを再利用します。

これによって、時間とコストの節約が出来るだけでなく、
広範囲にわたってデータを収集することも可能です。

オンラインデータ収集は、ウェブスクレイピングやAPIを利用してインターネット上から
データを収集する方法です。

ソーシャルメディアやウェブサイトからの情報収集が主で、
大量のデータを迅速に処理できます。

センサーとIoTデバイスの利用は、
物理的環境からリアルタイムでデータを収集する技術です。

温度センサー、位置情報デバイス、健康モニタリングツールなどがこれに該当し、
継続的かつ精密なデータを得ることができます。

これらの収集方法を適切に組み合わせることで、より正確で包括的なデータセットを構築し、
それを基に有効な意思決定をおこなうことができます。

データの収集のやり方は、その後の分析やデータ活用の基盤となるため、
その収集方法の選定には注意が必要です。 

データの分析技術

データリテラシーを高めるためには、
データをどのように分析するかについても知る必要があります。

ここでは、主なデータ分析技術を紹介します。

記述統計

データの基本的な特性を把握する手法です。データセットから、中央値、平均値、
標準偏差といった統計量を計算し、データ取得対象の全体像を理解することに役立ちます。

推測統計

サンプルデータから全体の傾向を予測する方法です。
この技術を用いることで、予測結果がどれほど信頼できるかを評価できます。

具体的には、得られた予測結果がどれだけ正確であり、
将来のデータにも当てはまるかを判断します。

回帰分析

複数の変数間の関係を数式でモデル化し、
そのモデルを使って予測や因果関係を調べる統計的な技術です。

この分析手法を利用することで、
特定の要因が結果にどのように影響しているかを定量的に分析し、
それぞれの要因が結果にどれだけの影響を与えているかを理解することができます。

機械学習アルゴリズム

大量のデータからパターンを学び、それに基づいて未来の事象を予測したり、
データを分類する技術です。

この技術には、データの例に答えが含まれている場合に使用する教師あり学習、
答えが含まれていないデータからパターンを見つけ出す教師なし学習、そして環境からの
フィードバックをもとに最適な行動を学ぶ強化学習など、異なるアプローチが存在します。

ビジュアライゼーション

データをグラフやチャートといった視覚的な形式で表現する方法です。
この技術を使用することで、大量のデータや複雑な情報も一目で理解しやすくなります。

また、視覚的に表現されたデータは、
他人とのコミュニケーションを効果的に行うためのツールとしても非常に有効です。

これらの技術を活用することで、データから有益な情報を引き出し、
賢い意思決定がおこなえるようになります。

データ分析は、単なる数値解釈以上の役割を果たし、戦略的な洞察を提供します。

データから有益な情報を抽出する方法

データから有益な情報を引き出すには、以下のステップが重要です。

＜ステップ１＞：データクレンジングと前処理

データの不完全性や欠損を修正または除去して品質を向上させます。
これにより、分析の正確性が高まります。

＜ステップ２＞：パターンとトレンドの識別

データを時間軸に沿って分析し、
繰り返し発生するパターンや時間的な変化を見つけ出します。

これをトレンド分析と呼び、将来の予測に役立てます。

＜ステップ３＞：異常値の検出

データセットから統計的に異なる値を見つけ出し、それが発生した原因を探ります。
この手法で、隠れた問題を発見することができます。

＜ステップ４＞：相関関係の分析

データセット内の変数間でどのような相関関係があるかを調査します。
ただし、変数同士が相関していることが確認できても、それが原因と結果の関係であるとは
限らないため、その相関関係が何を意味しているのかを理解することが重要です。

＜ステップ５＞：データビジュアライゼーションとダッシュボード

データをグラフやチャートで視覚的に表現し、その内容の理解を深めます。

インタラクティブなダッシュボードを使うと、ユーザーがデータに対して、
フィルターを適用したり、表示期間を変更するなどの操作が可能で、データ分析を迅速かつ
効果的におこなうために役立ちます。

またリアルタイムでデータ監視にも役立ちます。


これらの方法を適切に組み合わせながら、順番に実施していくことで、データから有益な
情報を抽出することが可能になり、より正確な判断と意思決定に役立てられます。

データリテラシーの鍛え方

データリテラシーを向上させるためには、

・教育
・実践
・自己学習
・ツールの習得
・コミュニティへの参加

という複数のアプローチがあります。

教育

教育・トレーニングでは、
データ分析関連のコースやワークショップに参加することが基本的なアプローチです。

今はオンライン学習でも基礎から応用まで幅広くカバーしており、
自宅からでもスキルを効率的に学ぶことができます。

実践

実践を通じた学習は、実際の仕事でデータを扱うプロジェクトに参加することで、
理論だけでなく実践的なスキルも身につける方法です。

データの分析にとどまらず、そこから現実の課題に対処しなければならないため、
データリテラシーの重要性を強く感じることができます。

自己学習

専門書籍と資料の活用は、データ科学や統計学に関連する書籍を読むことで
知識を深める方法です。

また、最新の研究や記事を定期的にチェックすることで、
最新のトレンドや技術を学ぶことができます。

ツールの習得

ツールとソフトウェアの習得は、
データ分析ツール（例：Excel, R, Python）やビジュアライゼーションソフトウェア
（例：Tableau, Power BI）の操作などの学習が代表的なアプローチです。

これらのツールを使いこなすことで、実際の仕事でも効率的にデータを処理し、
視覚的に表現することができるようになります。

コミュニティへの参加

分からないときには人に聞くことが一番の近道です。

データリテラシーをテーマにしたコミュニティもあれば、ツールやソフトウェアの習得を
テーマにしたコミュニティもあります。

また、中小企業の経営や事業企画、経営企画など、データを実際に活用する人たちがいる
コミュニティもあります。

自分にとって必要なコミュニティに参加することで、
データリテラシーをグッと高めることができます。


これらの方法を組み合わせることで、普段の仕事においても、データを読み解く力と、
データに基づいて判断し意思決定をする能力が向上します。

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