「データ分析」を仕事に活かすための３つの箱とは

これは私がセミナーや研修でいつも最初にお話することです。

「データ分析をやるため」ではなく、「データ分析を仕事で活用するため」に必要なものは何だと思いますか？

これを聞くと、多くの方が「データ分析のやり方や知識」と答えます。

もちろん最小限必要な知識やスキルは必要なのですが、そのようなとき、私はこの３つの箱をお見せします。

左から順に、分析プロセスを大まかに示しています。

一番左（１）は、分析”前”に必要な課題定義や仮説構築です。

これなくして行う「分析作業」は”目的のない数字遊び”になり兼ねません。分析のゴールや目的を決めずに右往左往するケースは後を絶ちません。

次に必要なのは「分析をどうやるか」という内容です（（２）の箱）。

これ”だけ”に多くの人が注目します。言い換えると、これさえ身に付ければ、今の課題（＝データを仕事に活用できていない）を解決できると思われているのです。

事実はこれに反します。

実際に”抜けてしまっているのは”むしろ、先の（１）と次の（３）です。

（３）とは、分析”後”に、個別の分析結果を有機的につなげて、筋の通ったストーリーを作ることです。これなくして、組織の中で、個々の分析結果だけを振りかざしても何も伝わりませんし、結果として何も起こりません。

私のプログラムは、この３つの箱のウェイト（比重）を、プログラムの目的に合わせてアレンジして作っています。

（２）だけを伝える研修やセミナー、本が多い中で、組織の中での実務経験に基づいて（１）と（３）に重きを置いてお話できることが最大の価値だと自負しています。

これらの点から、単なる単発研修だけでなく、それに続く、実際の実務課題のサポートをご依頼頂くケースが増えてきました。”使える”ようになるための考え方や進め方をお伝えし、成果をあげています。

これらのご依頼に感謝すると共に、実際に成果に結びつけることができる他にないサポートをこれからも多くの方々にご提供させて頂きたいと思っております。

よろしくお願い致します。