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研修そのものに加え、「データを業務に活用できるチームにしたい」という具体的なご相談も増えています。

 

「データを活用する」

確かにそうなのですが、本当に活用したい場合、考える順番を真逆にすることが必要です。

つまり、

 

「データを活用する」のではなく、「活用できるデータは何か」

 

から考えるのです。とりあえず無目的に色々集めたデータをどう活用するかは、「目の前のデータありき」の発想です。その中には本当に重要なものも、実際には全く活用されていないものも含まれています。

 

その中だけで考えるのではなく、本当にアクションにつながる指標（データ）は何かを考えることから始めることをアドバイスします。

 

例えば「売上データを活用したい」という場合、売上実績だけをいくらこねくり回しても、アクションにつながりません。

 

売上と関連する要素として、例えば「製品」「営業プロセス」「お客様」などのカテゴリーが思いつくでしょう。ではそれぞれのカテゴリーをどのように分解・指標化できるのか、それらの中で売上向上のアクションにつながるのは何か、などを一緒に議論していきます。

 

すると、必然と「活用すべきデータは何か、どう活用すれば良いか」が見えてき

ます。

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　「分析から何がわかりましたか？」と問われると、多くの人が次のような答えを出します。

 

　・分析の結果、XXX店の月別実績はバラつきが大きいことがわかりました

　・AAAとBBBの間の相関が強いことがわかりました

 

これらはそれぞれ正しく「分析結果」を説明しています。

 

しかし、分析結果は、ズバリ!途中経過です。多くの場合、聞いている側の知りたいことは「分析結果」ではなく、それを”解釈“した後の「結論」なのです。

 

例えば先の例での解釈（結論）は次のようなものが考えられます：

 

　・XXX店の売上は安定しておらず、在庫や売上のリスクが高いです

　・AAAにはBBBが要因として強く影響していると考えられます

 

そのため、その「結論」を知りたい人からすると、本質的なメッセージや結論を早く知りたいにも関わらず、途中経過を延々聞かされていることになります。

 

これでは相手の理解を得られませんね。

 

私は「で、そこから言えることって自分の言葉に置き換えると何ですか？」

という質問をセミナーや研修の中で意識的に多く投げかけます。

 

上記のような意図があるからです。

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毎回、大好評の私の標準セミナーの第12回目の開催が4月19日（水）に決まりました。

http://event.shoeisha.jp/bizgenews/20170419/

 

【第12回】「データ分析」×「ロジカルシンキング」基礎演習・講座

　　　　　～実務課題とデータ分析をつなげる思考法～

 

こちらのタイトルにある通り、単なるデータ分析の手法をお伝えするセミナーではありません。むしろ、「データやデータ分析を実務で活用し、成果を出すための思考法とプロセス」に重きを置いている、他では受けられない内容です。

 

次のようなコメント、感想を頂くことが多いです：

 

・これまで受けてきた研修やセミナーの中で、一番実用的だった

・今まで自分がやってきたことが単なる「データ整理」であったことが良く分かり、次にやるべきことがはっきりした

・目から鱗の連発だった

 

皆さんは、データ分析の方法論やツールは手にしても、実務に活かせてはいないというお悩みを持ってはいないでしょうか。

 

そのような悩みの元は何なのか。どう考えればそれが解消できるのか。

この答えをお伝えし、「自分で成果を出すための道筋を見出す」スキルを手に入れて頂きます。

 

業種や業務内容は問いません。実務家としてきっちり成果を追い求めましょう。

そして、データ分析活用の楽しさと技を体感してください。

極めて具体的で、実践的な中身です。

 

お待ちしております。

 

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2016年10月に開催し、大変高い評価を頂いた『マネージャのためのデータリテラシー講座』を2月3日に第2回開催致します。

 

http://coin.nikkeibp.co.jp/coin/itpro-s/seminar/nis/170203/

 

データで組織力を高めるには、分析担当者のスキルアップだけでは十分ではありません。彼らのアウトプットを検証し、更に上位にいる意思決定者に説明責任がある人自体にもリテラシーが必要です。

このセミナーでは、そのような立場の方々を主に対象とし、分析テクニックから、データを扱う際の視点や考え方、注意点などについて13のチェックポイントをお伝え致します。

もちろんマネージャだけではなく、分析担当者も上位者の視点を身に付けるために有効な内容となっています。

「自分がスキルアップしても上司が理解、チェックできないので結局いつも勘頼りの意思決定」と言われないためにも、是非ご参加頂き、チーム全体でのデータ戦力アップにつなげて頂きたいと思います。

 

他では受けられないプログラムです。お待ちしております。

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データ分析に限らず、「仮説作り」に関して悩まれている方が思ったよりたくさんいる、と感じています。

ただ、「仮説を作れるようになる」とはどういうことか具体的なイメージは人により一律ではないようです。

データ分析での「仮説」には2通りあると考えています。

（１）現状把握と課題の場所を特定するための仮説

現状はどうなっているのか？課題はどこに発生しているのか？

これを特定するために必要な仮説です。これに答えるためのストーリーを完成するには、情報の穴を埋めるための仮説が必要です。

具体的にはデータをどう分解し、比較するかを決定するための仮説です。

 

（２）要因を深掘りするための仮説

現状把握や課題の場所が特定できたら、次には「なぜそれが起こっているのか？」を知る必要があります。

その「なぜ？」のアイデアを具体的にするための仮説が必要です。

その仮説に沿って、要因を特定していきます。

 

 

かなり端折って書きましたが、要は「仮説を作る」とはどういう目的で何を得るものなのかを、分析プロセスの中で考えないと、いつまでも漠然としたまま悶々とする気持ちが払拭できません。

 

このあたりは私の研修やセミナーでじっくりやるところです。