グーテンベルクの活版印刷機が、ほとんど文字の読めなかったヨーロッパの民衆を読者へと変貌させたように、企業データにも同等の印刷機が必要です。デジタルトランスフォーメーションを実現するデータの可能性をどれだけ謳っても、データリテラシーの向上なしには、その可能性は実現されません。幸いなことに、従業員と顧客のデータリテラシーを向上させる方法は存在します。
データリテラシーが重要な理由
Apache IcebergからGoogle BigQueryに至るまで、ビッグデータを実現するテクノロジーに注目が集まりがちですが、これらのテクノロジーは、その背後にあるデータを理解する人がいなければ機能しません。ガートナー社のスベトラーナ・シキュラー氏が10年以上前に述べたように、「Hadoopを学ぶのは、企業のビジネス、つまりデータを学ぶよりも簡単です」。
データのニュアンス、つまりデータに対してどのような質問をすべきかを理解し、ノイズの中からシグナルを見抜くことは、習得する上で非常に重要であり、データテクノロジーを習得するための前提条件となります。そのため、ガートナーの最近の記事では、「データリテラシー、つまりデータを理解し、共通の知識を共有し、有意義な会話を行う能力を持つことで、組織は既存および新興のテクノロジーをシームレスに導入できるようになります」と述べられています。
参照: 採用キット: データベースエンジニア (TechRepublic Premium)
残念ながら、アクセンチュアの大規模調査によると、調査対象となった9,000人以上のうち、データリテラシーがあると感じている人はわずか21%でした。データリテラシーがなければ、顧客対応や従業員のエンゲージメントを変革するどころか、データの氾濫に飲み込まれてしまうでしょう。では、データリテラシーを高めるにはどうすればいいのでしょうか？
組織全体でデータリテラシーを高めるためのヒント
ガートナーは、最高データ責任者（CDO）が組織内のデータリテラシー・プログラムを構築する方法について、様々な提案を提供しています。企業全体のデータリテラシーを向上させるための他のヒントとしては、特に意思決定プロセスにおいて、テクノロジーよりもデータに重点を置くことが挙げられます。
テクノロジーよりもデータに重点を置く
MITスローン経営大学院の分析によると、目標を理解することが重要です。データリテラシーとは、データを読み、扱い、分析し、議論する能力です。データの取り込みや分析に使用するツールではなく、データを理解し、活用することに重点を置く必要があります。
「現在、テクノロジーに 80%、データに 20% を費やしているのなら、それを逆転させて、テクノロジーを非常に使いやすくし、データにもっと多くの時間を費やせるようにすべきだ」と、ThoughtSpot の最高データ戦略責任者である Cindi Howson 氏は言う。
優れたデータ リテラシー プランの基礎は、テクノロジーではなくデータに重点を置くことです。
データスキルトレーニングを確立する
これを念頭に、次のステップは、できれば経営陣の支援を得て、組織内にデータスキルアカデミーを設立することです。データの重要性に関する一般的なビジョンを植え付けようとするのではなく、個々の企業の特定のニーズとデータソースに合わせてプログラムをカスタマイズする必要があります。
同様に、企業は部門横断的な性質を持つ例を挙げ、データが企業全体でどのように役立つかを明確に示す必要があります。統計や検索といったスキルの中には難しそうに思えるものもありますが、その効果的な活用方法を強調することで、習得が賢明かつ達成可能であると思わせることができます。
意思決定プロセスにデータを含める
次に、データが意思決定において重要かつ明白な要素であることを確認しましょう。データリテラシーは他の何よりも文化的な現象であり、経営幹部が自らの意思決定を不利な可能性があるデータで検証しようとする場合、それはデータが重要であるというメッセージを送ることになります。
企業がダッシュボードなどの手段を通じて従業員にデータを提供し、意思決定を裏付けたり、異議を唱えたりするためにデータを活用する権限を与えれば、この傾向はさらに強まります。言い換えれば、管理職や経営幹部がデータへの依存を示すほど、データドリブンな文化をより広く浸透させやすくなります。
参照: 採用キット: データサイエンティスト (TechRepublic Premium)
顧客のデータリテラシーを高める方法
データに精通した顧客は、データを活用して情報に基づいた意思決定を支援すれば、最も忠実な顧客になり得ます。例えば、全米チェーンのレストランやその他の食品提供者にカロリー情報の提供を義務付ける米国の連邦規制は、私にとって大きなメリットです。何を食べるか、思慮深く決めるのに役立ちます。
確かに、シェイクシャックの1,000カロリーのハンバーガーを食べることはほぼないだろうし、少なくともフライドポテトとシェイクは頼まないだろう。しかし、これによりベンダーは見込み客が何を求めているかについてより多くのデータを得ることができる。顧客の意思決定に役立つデータを提供することで、企業はよりデータドリブンな企業へと進化していく。
食品の例は分かりやすく、顧客のデータリテラシー向上を支援するための基本原則です。企業内のデータリテラシーと同様に、顧客のデータリテラシーは、データを分かりやすく、見つけやすく、解釈しやすいものにすることにかかっています。これはAWSがクラウドコンピューティングにもたらした初期のイノベーションの一つであり、分かりやすい従量課金制です。モデルやその背後にあるデータを理解するのに博士号は必要ありませんでした。
つまり、成功する企業は、データリテラシーを自社製品の重要な要素として捉えているということです。従業員と顧客の両方が、より多くの情報に基づき、データに基づいた意思決定を行えるようにすることで、企業は従業員の忠誠心と顧客の信頼を獲得できる立場を確立できるのです。
開示: 私は MongoDB で働いていますが、ここで述べられている意見は私自身のものです。
