5年目に突入しました



 



日産自動車を退職し、データ&ストーリーとしての活動を初めて、4周年を迎えました。



既に5年目に突入しております。



 



プログラムのコンテンツとしての質はこの4年間で常に磨かれ続け、完成度という意味でほぼゴールに到達したといって良いと思います。この4年間ブレずに「データ分析活用」をテーマに、そしてその前段やベースとなる「仮説立案」や「問題解決」「ロジカルシンキング」に特化してきました。



これからもこの軸はブレません。



 



主なプログラム:



 ①データ分析活用(”データ分析手法”や”データ分析理論”、”データサイエンス”とも一線を画します)



 ②仮説立案(問題解決にもデータ分析活用にも、それらのベースとなり、実務の成果につながる思考法です。他では受けられないプログラムとして依然大人気です)



 ③ロジカルシンキング・ファシリテーション(理屈や理論よりも”実践”に重きを置き、成果を重視するアクティブラーニング形式の内容です。定番として固定化しつつあります)



 



この4年間でその対応範囲も広がり、現在では国や地方自治体、高校などの公共組織が約3割、民間企業が7割というバランスです。



 



また、当初は9割が研修であったものが、現在では全体の約4割が、研修の先にある



「実務サポート(実業務課題、実データを用いたプロジェクト型の人材育成・コンサルテーション)」



となってきています。今後も益々この需要は増えると想定されます。ただ、こちら側のリソースが限られている上に、これらのサポートは時間とリソースを必要とするために、早い者勝ちとなっている状況です。





これからも「具体的な成果」「実務パフォーマンスへの直結」に徹底的にこだわり、私ならではのプログラムをご提供し続けます。



どうぞ引き続きよろしくお願い致します。





 



 



「集めるべきデータの期間(数)はどのくらい必要か?」と研修などでよく聞かれます。



 



質問した人は恐らく「過去1年分」とか「100個」といった数値を期待していることはよくわかりますが、次のようにお答えしています。



 



「あなたの業界やその課題ではどのくらいの期間のデータが有効だと思われますか?」



 



聞いた本人にとっては全く期待外れの答えになっているのですが、これが真実だと思っています。



例えば、ネット業界で過去の分析から今後の戦略に役立てようとすれば、5年前のデータは意味を成さないでしょう。



 



一方で、短期ではほとんど大きな変化が起こらないインフラ事業や重厚長大産業などでは、5年、10年というスパンで大きな流れを掴むことが適切かもしれません。



 



「ズバリ、具体的に教科書的な数値を!」という気持ちは良くわかります。



 



でも、データ分析に「正解がない」こともまた真実なのです。



これからも有効な情報をお届け致します。



 



データ&ストーリーとして2~3週間に一度、無料で登録者にお送りしているメールマガジンの登録者はコンスタントに増え続けています。



 



先日、1800名を超え、次回7月30日では78号が配信予定です。



読まれた方からご連絡を頂いたり、セミナーなどでお会いした際にメルマガの内容が話題になったり、私としてもうれしい体験につながっております。





 



 



 



 



 



いつでも無料で登録可能ですので、よろしければご参加ください。





 



7月20日より8月1日まで海外に出ており、この間のメールなどの返信が遅れることが予想されます。お急ぎの方にはご迷惑をお掛け致しますが、何卒ご理解のほどよろしくお願い致します。



実務データ分析活用の定番セミナー 第15回目の開催です



 



恐らくこちら以外に国内には存在しないと思われます。



「仕事でデータ分析を活用するために必要な内容を実践的にお伝えする」セミナーの超定番です。



 



毎回ほぼ満席となり、今回で15回目の開催となります。



Excelだけを使い、日々の仕事での企画・提案や課題解決に必要な考え方、進め方、そして実践的な分析テクニックをお伝えします。



 



 ・統計理論をお伝えする場ではありません



 ・新たな最新の分析ツールやコーディングをお伝えする場ではありません



 



データサイエンティストやデータ分析専門家がお伝えできない、実務家が実務でデータ分析を活用することを目的とした内容です。



 



是非、お早目にお申込みください。会場でお会いできることを楽しみにしています。





https://event.shoeisha.jp/bizgenews/20180717/



現場のモチベーションが上がるデータ分析とは



 



以前、大阪の大きなイベントで講演を依頼されました。



そこでは、いつもの講演内容に加え、主催者側から次の2つをトピックに加えてほしいと言われました。これまで言葉にして具体的に考えたことがなかったのですが、「どうあるべきか」は認識していたので、今回スライドに落としてみました。



講演ではこれに肉付けしてお話しますが、スライドの文章をこちらで紹介致します。



 



「トップが欲しい結果」とは



(1)全体の論理構築が十分設計され、漏れや論理の飛躍などがない分析



(行き当たりばったりの結果でない)



 



(2)統計的な分析精度よりも、分かり易さ(合意し現場が動きやすい)、シンプルさがある



 



(3)ストーリーのあるメッセージ(結論)



 



そして、



「現場(の分析作業者)のモチベーションが上がる分析」とは



 



(1)自らが課題意識のもとに取り組める分析



(“答え”を探すのではなく、自らストーリーを組み立てる)



(2)既存のデータの中だけから何かを探すのではなく、必要なデータをも自ら定義して創り出す創造的な分析



 



一言で言えば、受け身ではない、能動的な分析



 



そのためには、「ツールや理論を通して何かを探す」のではなく「言いたいことを自ら設定し、それをデータで検証する」アプローチへの発想の転換が必要なのです



 



これらはいつもプログラムを通して私が受講者にお伝えしていることです。


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