
実務データ分析虎の巻Vol.100~データ分析とデータ活用の違い
私のキーワードは「データ活用」です。どんなに素晴らしいデータ分析をしても、自分の目的に対して適切に“活用”できない限り、データを使いこなしたとは言えません。
そして、この点で多くの人が行き詰っていることも事実です。
私のキーワードは「データ活用」です。どんなに素晴らしいデータ分析をしても、自分の目的に対して適切に“活用”できない限り、データを使いこなしたとは言えません。
そして、この点で多くの人が行き詰っていることも事実です。
自分が考えたビジネスをデータで検証するための「アンケートの作成とその集計、分析」ですが、アンケートの質問次第で、結果の質が大きくブレます。
今回は、データ活用に共通して見られる「テーマ」と「問題・目的」の違いについて紹介します。
この違いとは、「データを活用する出発点」の違いと言っても良さそうです。
スーパーサイエンスハイスクールに指定されている徳島県立富岡西高校にて、「データ活用」の授業を行ってきました。それまで全くデータ分析に関することをやったことがない(=先生方も教えたことが無い)というゼロベースで、「自らテーマを立てて、データを活用した研究を行う」プロジェクトを進めています。
データ活用の基礎的なテクニックの一つが、1つだけでなく、2つの軸での評価です。ここで言う”軸“とは、「尺度」や「評価基準」と言い換えても良いかもしれません。
まだまだ”ビッグデータ“や”データサイエンス“といった言葉は広く意識されているようです。ところが一般実務の中で、これらが活用されて成果が出ているという話は、言葉の広がりのわりには耳にすることがありません。それはビッグデータやデータサイエンスそのものが悪いというよりも、ゴールが違うことが理解されていないからではないか、と思うことがあります。
「データ分析」という言葉からイメージされる内容は人によって大きく異なるなぁと感じることが多いです。その違いによって、最終的に到達できるポイントにも大きく差が出ることが見えてきました。
「データ分析ができている/できていない」とはつまりどういうことなのか?
この説明を講演などするときにこの図を使うことが増えました。
「データ分析で何したい?何ができる?」と問われるとどのようにお答えになりますか?
データ分析の研修に臨む前に多くの人が抱いているイメージが、ズバリ!こちらの図です(この説明のためにイラストレーターに書いてもらいました)。
データ分析で満足いく答えが出せない大きな理由の一つに「正しい問いが設定されていない(正しい問いに答えていない)」ことが挙げられます。