企業がデータを収集し、分析を通してビジネスに活用していくことは今や当たり前のことになりました。今後はさらにデータ活用が高度化し、あらゆる業種・職種でデータを扱うことが増えていくでしょう。そうした時代において重要になるといわれているスキルが「データリテラシー」です。リテラシーという言葉は元々「読み書き」に関する能力を指していますが、データリテラシーと表現する場合はどのような能力を指すのでしょうか。
ここではデータリテラシーの概要やデータリテラシーを高めるメリット、データリテラシーの鍛え方についても解説します。
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データリテラシーとはデータの価値を活かせる能力のこと
データリテラシーとは、データの価値を活かせる能力、すなわちデータスキルのことです。データを理解して分析や活用につなげたり、その価値を他者に伝えたりします。こうしたデータにまつわる専門職種にはデータサイエンティストやデータアナリストなどがありますが、データの重要性が増している現在では一般の従業員にもある程度のデータリテラシーが求められます。なぜなら、データサイエンティストやデータアナリストの採用は容易ではなく、簡単に補充できる人材ではないからです。しかし、データの専門家がいないからといって、企業がデータ活用をしなくて良いというわけではありません。
一般の従業員に対してデータリテラシーを高めてほしいという企業からの要望は高まりを見せています。実際、Forrester Consulting 社の調査報告書「データリテラシーの構築」によると、「基本的なデータリテラシーを身につけることを全従業員に期待する」と回答した意思決定者は、82 ％に上りました。
データリテラシーの重要性は部門を問いません。IT 部門はもちろん、財務や経理、人事、マーケティングなどあらゆる分野でデータリテラシーは必要であり、データリテラシーを高めることは従業員にとってもキャリアアップの機会につながるといえるでしょう。
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データリテラシーを構成する 4 つの能力
具体的にデータリテラシーとはどのような能力のことを指すのでしょうか。ここではデータリテラシーを構成する 4 つの能力について解説します。
データを理解する力
データを理解する力とは、そのデータが何を意味しているのかを見て理解する能力のことです。例えば Google Analyticsは Web サイトに関するさまざまなデータを閲覧できますが、同じアクセスに関するデータであっても PV（ページビュー）と UU（ユニークユーザー）では意味が異なります。それぞれの違いや意味について、Web に関するデータを理解する力がある人であれば、難なく回答できるでしょう。
データは数字だけでなく、グラフや表を用いて示されることもあるため、データを理解するにはグラフや表を読み解く能力も必要です。
データを伝える力
データを自分が理解するだけでなく、その内容を他者にうまく伝える力もデータリテラシーを構成する能力として重要です。前提として、必ずしも他者が当該データについて詳しく知っているわけではないことを考慮しなければなりません。表現を変えたり、言葉を置き換えたり、グラフや図表で表現するなど、データの見せ方を工夫することでデータの内容を伝えやすくなります。このような作業を行うには、データに対する深い理解が必要です。自分自身がよくわかっていないものを他者にわかりやすく伝えることはできないからです。
データを分析する力
データを分析する力とは、データを読み解いた内容から起きている事象を想像し、仮説を立てられる能力のことです。例えば Web サイトの UU は以前と変わらないのに PV が減っているのであれば、ユーザーがサイト内を回遊しなくなったのではないかと想像できます。さらに、その理由として Web サイトの構造に問題があるのではないかといったところまで想定することもできるでしょう。このように、データをもとに仮説を立て、隠された課題を見つけられる能力がデータリテラシーのひとつといえます。
データを活用する力
データを活用する力とは、データを分析した結果をもとに施策を考え、実行する力のことです。例えば、Web サイトのアクセスデータを分析して見えた仮説をもとにして「Web サイトの構造を見直し、改善するプロジェクトを発足する」のが、データを活用する力といえます。データは分析して終わりではなく、最終的にデータをもとにした施策まで行ってこそ価値が出るものなのです。
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データリテラシーを高めるメリット
データリテラシーを高めることで、従業員個人にとっても組織にとってもさまざまな良い効果が生まれます。ここではデータリテラシーを高めるメリットについて解説します。
データの重要性を理解できるようになる
データリテラシーを高めることで、データの重要性を理解できるようになります。
例えば、データリテラシーが高くなくても、日頃からデータに接する人は多くいます。そういう人が、データを Excel に入力して上司に提出することもあるかもしれません。しかし、データリテラシーが低いままだと、入力しているそのデータが何を意味しており、何の役に立つのかを理解できていな状態で業務にあたっていることになります。すると、日々の作業が単なるルーチンワークになり、モチベーションが低いまま仕事をすることになりかねません。データリテラシーを高めることで、業務で触れるデータの意味や意義が理解できるようになるでしょう。
データにもとづいた意思決定が可能になる
データにもとづいた意思決定を可能にするのも、データリテラシーが高まると得られるメリットのひとつです。
業務において意思決定を行う際、経験や勘に頼った判断ではなく、データにもとづく客観的な判断が求められるケースが多くあります。データリテラシーを高めることで、データを読み解き、現状や課題について正確に把握できるようになるため、データにもとづいた意思決定が可能になるのです。
データにもとづいて根拠のある PDCA を回せる
データリテラシーを高めることで、しっかりとした根拠のある PDCA を回せるようになります。PDCA とは、業務におけるPlan（計画）、Do（実行）、Check（検証）、Action（改善）という一連のプロセスのことです。PDCA を回す際にもデータは重要です。データにもとづいて立てた計画を実行し、検証結果から導き出されたデータをもとに施策を改善すべきだからです。もしデータを活用しなければ、PDCA を回す根拠は曖昧になってしまうでしょう。
適切なデータマネジメントが可能になる
データリテラシーを高めることで、データそれぞれの取り扱い方がわかるようになり、的確なデータマネジメントが可能になるでしょう。データマネジメントとは、蓄積したデータを適切に管理することです。企業でデータを活用する場合、スムーズに進行するためにもデータマネジメントは必須といえます。
従業員の意識が向上する
データリテラシーを高めることで会社に対する従業員の理解度が上がり、業務の意識向上につながることが期待できます。この場合のデータは、企業の状態を数値などで可視化したものです。このデータを読み解けば、会社がどのような状態にあり、どのような課題を抱えているのかなどがわかるようになります。課題がわかることで、解決方法も模索できるようになるため、従業員の会社や業務に対する意識の向上が見込めるようになります。
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データリテラシー向上における課題
データリテラシーを向上させたくても、うまくいかない場合があります。
その原因のひとつが、データの重要性がなかなか現場に理解されないことです。なぜデータリテラシーを高めなければならないのか、従業員自身が理解できなければ、データリテラシー向上の取り組みは進まないでしょう。
対策としては、データリテラシーを身につけることで、どのようなメリットがあるのかを徹底的に周知します。それには、データリテラシーを高めることで成果を上げた例を社内で作り、広めるといった方法が効果的です。
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Tableau を無料で試すデータリテラシーの鍛え方
データリテラシーがこれだけ重要とみなされているにもかかわらず、多くの企業ではデータリテラシー向上のための施策を行っていないのが現状です。Forrester Consulting 社の調査報告書「データリテラシーの構築」によると、所属組織からデータリテラシー向上のためのトレーニングプログラムを提供された人は 40 ％にすぎませんでした。
データリテラシーを高めるといっても、従業員一人ひとりに任せるわけにはいきません。会社としてデータリテラシーを鍛えるための環境や制度を用意し、体系立てて進めていく必要があります。代表的な方法について 3 つ紹介します。
統計学を学ぶ
データリテラシーの中でも、データから何が読み取れるのかという「データを理解する力」を養うには統計学を学ぶのが効果的です。統計学といっても、専門的な知識を一から身につけるのは難しいので、身近にある統計学を知って学ぶだけでも十分です。例えば、スポーツや娯楽などにも統計学は用いられています。自分自身が興味のある分野で統計学がどのように使われているのかを知るところから始めてもよいでしょう。
データ分析ツールを使用してみる
実際にデータ分析ツールを使用してみることもデータリテラシーを鍛えるのに有効です。例えば Google Analytics を実際に操作してみれば、Web サイトに関する数値にどのようなものがあるのか、それが何を意味するのかが何となくわかってくるはずです。データについて理解が深まったら、今度はデータを分析して仮説を立てる作業を行ってみましょう。
教育コンテンツを用意する
データリテラシーを高めるための教育コンテンツを会社として用意しましょう。コンテンツの内容を充実させることで、従業員はデータに関する知識をより早く正しく身につけられます。
すでに提供されている教育コンテンツを活用するのも効果的です。例えば、データを扱う多くの人から支持されている BI プラットフォーム Tableau では、データスキルを高めるためのプログラムを無料で、すべての人に提供しています。このほか、世界中の Tableau ユーザーと交流し、データスキルを磨くことの可能なコミュニティも主宰しています。このようなプログラムやコミュニティを利用することでデータリテラシーを鍛えることにつながるでしょう。
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データリテラシーを高めるためにできること
データリテラシーは今後のビジネス環境において重要なスキルともいえます。データの重要性を理解できるようになれば、データにもとづいた意思決定や根拠ある PDCA が回せるようになり、適切なデータマネジメントも可能です。何より、従業員の業務への意識向上も期待できるでしょう。しかし、企業として従業員のデータリテラシーの向上に取り組んでいる例はまだまだ多くありません。
従業員のデータリテラシーを高めるためには、例えば Tableau が提供する教育コンテンツなどを活用したり、データ分析ツールを導入して、従業員が実際に触れて経験を積んだりすることも大切です。Tableau はデータの準備から分析と探索、共有とコラボレーションまでを一貫して行うことができる BI プラットフォームですので、従業員のデータスキル向上に役立つでしょう。
また、Tableau はデータカルチャーを企業に根づかせるための BI プラットフォームとして、多くの企業から高い評価を得ています。データリテラシーを向上させたいとお考えの際は、Tableau の導入をおすすめします。
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