データリテラシーがビジネスインテリジェンスへの第一歩である理由
公開: 2022-05-07大学では、ラクロスのプレーを学ぶことができる、短命で陽気な夢を見ました。 チタン製のポールにぶつけられながら、2時間走るウィンドスプリントの魅力に惹かれたのではないでしょうか。
悲しいかな、夢はそうではありませんでした。 私が最初のピックアップゲームに現れたとき、私は「スライド」が何であるかを知らず、「クランプ」が対決と関係があることに気づかず、「ボックス」がどこにあるかを知りませんでした。
私はラクロスのリテラシーに欠けていました。
問題はビジネスインテリジェンスソフトウェアでも同じです。 ただし、データリテラシーが重要な要素です。
購入したライセンスあたり3,000ドルのビジネスインテリジェンスソフトウェアを従業員に使用してもらいたい場合は、最初にデータの知識が必要です。 そうでなければ、そのBIツールはラクロススティックが私の手にあったのと同じくらい役に立たないでしょう。
幸い、Gartnerの調査は、あなたとあなたのチームがデータを理解するのに役立ちます。 彼らはあなたがあなたのビジネスで実行できる複数の戦略的な提案を考え出しました。
ジャンプ先：
データリテラシーとは何ですか？
データリテラシーはビジネスインテリジェンスへの入り口です
従業員にデータリテラシーを教える方法
データリテラシーとは何ですか？
データリテラシーとは、他の外国語を話すのと同じようにデータを「話す」ことを意味します。
「ガートナーは、データリテラシーを、データソースと構成の理解、適用された分析方法と手法、ユースケースアプリケーションとその結果の価値を説明する能力など、コンテキスト内でデータを読み取り、書き込み、伝達する能力と定義しています。」
（Gartnerのクライアントは完全な調査を利用できます。）
平易な英語では、データリテラシーとは、追跡しているデータ、追跡している理由、そのデータの読み取り方法、およびそのデータを使用してお金を節約または稼ぐ方法を知っていることを意味します。
データリテラシーはビジネスインテリジェンスへの入り口です
本質的に、ビジネスインテリジェンスソフトウェアはデータラングリングプログラムです。
BIソフトウェアプログラムは、すべてのデータソース（Webサイトデータ、CRMデータ、電子メールデータ、財務およびPOSデータ）を整理し、それらのデータソースがどのように相互作用するかを確認できるようにします（たとえば、Webサイトの色を変更したときに売上が増加しましたか？）。
したがって、従業員がビジネスインテリジェンスツールがまとめるデータに精通するまで、従業員はビジネスインテリジェンスツールをまとめる方法を知りません。
データリテラシーのある人は、追跡しているデータ、データが保存されている場所、およびデータがどのように組み合わされているかを知っています。 しかし、彼らが知っているのはそれだけではありません。
データリテラシーは、データの観点からの考え方でもあります。 データリテラシーのある人は、売り上げが伸びたなど、一般的な言葉で考えるだけではありません。 彼らはデータの観点から考えています。そのメールキャンペーンの結果として、18〜34歳の女性の第1四半期のウェブサイトのコンバージョンは増加しましたか。
それは外国語を学ぶようなものです。あなたは外国語を考え始め、話すまで、その新しい言語を実際に学んだことはありません。
従業員にデータリテラシーを教える方法
ただし、ほとんどの従業員はおそらくデータの観点から考えていないため、別の課題があります。データの観点から従業員に考えさせるにはどうすればよいでしょうか。
1.従業員は、データリテラシーとは何かを知る必要があります
新しい用語で読み書きができるようになるのは困難です…特に、用語が存在することさえ知らない場合はなおさらです。
ほとんどの従業員は、データリテラシーが概念であることにさえ気づいていない可能性があります。 したがって、従業員にBIソフトウェアを使用してもらいたい場合は、最初にデータリテラシーを導入し、それが重要である理由を説明する必要があります。
また、データリテラシーの概念を一度だけ紹介するのではありません。 繰り返し紹介します。
いいえ、「繰り返し紹介する」というのは撞着語ではありません。 データの話し方（および考え方）を学ぶことは大きな変化であるため、1つの紹介だけではおそらく固執しません。 彼らは最初は忘れるかもしれません、そしてそれは当然です。
適例：私は、かつての代用教師として、その変化を徐々に紹介することによって大きな変化をもたらすためにいくつかのクラスを取得しました。
私が彼女のクラスで許可された携帯電話の使用のために下塗りした英語の先生。 予想通り、生徒たちはほとんど何も学んでいませんでしたが、Candy Crushのスコアは素晴らしく、すべての紙のカットをスナップチャットしました。 ギグの約1か月後、私は携帯電話を禁止することにしました。
この変更は、徐々に導入したためにのみ機能しました。ポリシーを設定された日付に開始することを発表し、その理由を説明し、生徒に電話をロッカーに置いておくように促しました。
生徒が携帯電話を持っていくと、授業開始時に部屋の前にあるプラスチックの箱に入れることができます。 箱の中にいる間に彼らの電話が鳴ったら、私はそれを放っておくでしょう。 彼らの上で鳴ったら、私は大声で公の場でそれに答え、彼らは校長室に行きます。
ほとんどの人にとって、電話なしで45分も費やすという概念は恐ろしいものでしたが、私が徐々に電話なしのクラスの概念を導入したため、ポリシーはうまく機能しました。
これを実践する方法：
一定期間にわたって従業員にデータリテラシーを導入する方法は複数あります。
Capterraでは、従業員がボランティアで「昼食と学習」セッションを主導しています。これは、興味のあるトピックについての簡単な1時間の紹介です。 あなたの会社のデータに精通した従業員に同じことをするように勧めることができます。
また、会社全体または部門の会議で、基本的な活動または概念をデータに変換するために時間を費やすこともできます。 データを壊すものは何でも-氷は良い考えです。
2.従業員はデータを話す必要があります
従業員がデータリテラシーとは何かを知ったら、データを「話す」ことを学ぶ必要があります。
ガートナーのアナリスト、ヴァレリーローガンは、外国語と同じようにデータを話すことを学ぶことにアプローチすることを提案し、プロセスをISL、または情報を第二言語と呼んでいます。 （クライアントは完全なGartnerリサーチを利用できます。）
これを実践する方法：
どの従業員がすでにデータを話しているか、また誰がデータを平易な英語に翻訳できるかを把握します。 これらの「データトランスレータ」は、データを話すのに苦労している従業員を支援することができます。
データを話すことに対する言語の壁が何であるかを理解する：ビジネスとITの人々が同じ言語を話さない場合、それは言語の壁（または「解釈のギャップ」とも呼ばれます）です。
言語の壁を打破する方法は複数あります。
- 一般的な用語の用語集を保管してください。
- 例を示すことができるように、Cレベルの幹部がデータを話すようにしてください。
- ビジネス目標が実用的な言葉で表現されていることを確認してください。
3.従業員は互いにデータを話す必要があります
練習は完璧なので、習慣になるまで定期的にデータを話します。
GartnerのアナリストであるAlanDuncanとLydiaCloughertyJonesが示唆しているように、最高のデータ駆動型企業はこの目標に意識的に焦点を合わせています。 彼らは単にデータを話すだけでなく、データの観点から相互作用します。 彼らは、チーム間の信頼を構築し、証拠を提示し、確証バイアスなどの問題に目を光らせておく方法としてデータを使用します。 （クライアントは完全なGartnerリサーチを利用できます。）
同時に、「確証バイアス」や「認知フィルタリング」などの用語を学習しているときに、自分の仕事でこの例を考え、これらの悪い習慣に注意することができます。
これを実践する方法：
外国語会話クラブの例に従ってください。 これらのクラブが週に1回会合してドイツ語やアムハラ語を練習するのと同じように、グループを集めて毎週または毎月のコーヒーの交流会に参加し、データについて話し合います。そしてあなたが持っていたいと思うデータ。
たとえば、ウェブサイトの読み込み時間は訪問者とコンバージョンにどのように影響しますか？ 営業と技術がこれらのデータセットがどのように相互作用するかについて話し合っていない場合、おそらく有利な相関関係を見逃している可能性があります。 （ヒント：ロード時間が短いということは、ほとんどの場合、訪問者とコンバージョンが増えることを意味します）。
このようなディスカッショングループは、データ駆動型になるというもう1つの重要な目標にも役立ちます。 ここで、考え方としてのビジネスインテリジェンスが役立ちます。 データを話すことを学んでいるので、それを別の考え方を学ぶ機会として扱ってください。
4.従業員はデータを頻繁に話す必要があります
理想的には、茶色のバッグとディスカッショングループが、データリテラシーに没頭するための最初のステップになります。
没入は外国語を話すことを学ぶための最良の方法であり、話すデータも例外ではありません。
これを実践する方法：
ガートナーのアナリスト、ヴァレリーローガンは、「取締役会からチーム会議まで」、日常の会話でデータを話すことを推奨しています。 話すデータが通常の動作になると、固執する可能性が高くなります。 そしてそれが固執するとき、あなたはデータ駆動型になるための道を進んでいるでしょう。
GartnerのアナリストであるAlanDuncanが指摘するように、データ駆動型になることは、技術的なノウハウよりも行動に関係しています。 そのため、HRは、データリテラシーを身に付けるための試みにも関与する必要があります。
Duncanは、人事部門をビジネスインテリジェンスの変更管理の主要な利害関係者にすることを推奨しています。 主に、「分析リテラシーを強調するために採用慣行を調整する」ことができます。 （クライアントは完全なGartnerリサーチを利用できます。）
データリテラシーの経験は何ですか？
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