データ活用のための『美味しい料理理論』の動画解説はこちら！

https://youtu.be/4DHo62cRlAc?si=5I-eYLg6GDtaGt0b

最近私が研修や講演で使い、「データ活用の本質が分かりやすい！」と好評頂いている内容を4分半の動画にまとめました。

是非ご覧ください。

一方的な研修ではなく、その後の”実践”が大事

今年度も全国12の地方自治体のクライアント向けに、EBPM（行政実務でのデータ活用実践スキル）のプログラムをご提供しております。

昨日は鹿児島市役所にて、研修後の『実践ワークショップ』を現地にて開催致しました。

2人ペアになり、実課題に対して実データを用いて提言を作って頂きます。

その成果を、まずは中間発表としてワークショップ的に全グループの中で共有頂きました。

どれも地に足の着いたテーマで、試行錯誤しながら自らの筋道（ロジック）をデータで証明しながら作り上げていました。
進めにくかった点、難しかった点なども惜しみなく発表頂き、それらの実践的なハードルの超え方なども具体的にアドバイスさせて頂きました。

次回は22日にその続編を行います。

このような取り組みにご興味がある自治体の方、是非ご相談下さい。

データ活用に必要な要素（“つなげる”）

データ活用に必要なことを「どう表現して伝えるか」はいつも試行錯誤しています。

特に、統計学や分析手法、データサイエンスといった「やり方」だけに拘って、うまく”活用“に至っていないケースには、どのような要素が足りていないのかをできるだけ明確にしてお伝えするようにしています。

 その要素をお伝えするための最新バージョンがこちらです。

皆さんはデータ活用や（例えば）データサイエンスというと図のどの範囲を想定されるでしょうか。

図中下の表に描かれた方法論だけをどんなに磨いても、ゴールと“つなげる”ことができないとうまく「目的に沿った結論」を導き出すことができません。

 特にこのゴールが、業務上の個別具体的なものであればあるほど、当事者以外の第3者がこの“つなげる”役に回るのは現実的に難しいでしょう。

“つなげる”部分は一般論では太刀打ちできないケースが大多数だからです。

このことからも、組織内でデータ活用を実現する上では、誰がどの役回りを行い、どの（スキルや人材）部分を向上させないといけないのか、という検討が必要なことがわかります。

 今年もこの重要な“つなげる”要素を向上頂くサポートをガッツリさせて頂きます。

仕事で使える結果は「現状把握」ではなく「評価」

皆さんはデータを使って何ができているでしょうか。

「売上や経費の実績などを予算比や前年度比で管理している」など“現状把握”にしか使われていないということはないでしょうか。

 実は多くのケースがこれなのです。

 “現状把握”自体に問題はないものの、仕事で必要となるのは、単なる実績や結果の確認だけでなく、それが「良いのか悪いのか」「高いのか低いのか」「致命的なのかそうでもないのか」といった”評価“です。

まずは普段データを使ってやっていることが「現状把握」なのか「評価」ができているのかを確認してみましょう。

 「評価」に必要なことは”比較“です。
比較なんて簡単と思われがちですが、目的に沿った適切な比較対象が選ばれていない問題もよくあります。

例えば前年同期比や予算比。これらを見て何が客観的に評価できる（測れる）のか、再度自問してみてください。
前年同期よりも高ければそれは本当に「良いパフォーマンス」と言えるのでしょうか？　

それよりも例えば競合と比較をすれば、「自社の競争力」が”評価“できますよね。

仕事で必要とされるのはどちらの情報か考えればその是非は明らかです。

 データ処理に手を動かす前に、まずは

　・目的を明確にする

　・目的に沿ったデータ（指標）を特定する

　・評価のための比較対象を考える

 ことから始めてみましょう。

これがしっかりできれば、データ実務活用のゴールの7割は到達と言えるでしょう。

データリテラシーを身に付けるための質問のしかた

私は研修の中で、様々なデータを用いたグラフを使って演習を行います。

その際に、それらのグラフを見ながら考えてもらうポイントは、

「このグラフから何が言えますか？」

ではなく、

「このグラフを作った人は、（グラフ作成の前に）何が言いたかったのでしょう？」

です。

前者は　”データやグラフ有りき思考”　を前提とした質問で、既存のデータやグラフを読み解くことだけを求めます。

それでは、自分の目的に合ったデータの選択（これを私は実務データリテラシーだと思っている）も、そのデータの必要な見方も考える余地はないですね。

これ、本当に仕事で成果を出すためのデータの使い方なのでしょうか？

「データから何が言えるか」だけで本当に勝負できるのでしょうか？

一方、後者の質問は”目的思考”といえます。

私が目指す（目的に沿ってデータを活用するための）データリテラシーとはまさにこのことです。