データ分析はビジネスパーソンに不可欠なスキルである!

ビジネスパーソンが身に着けるべきスキルとは?!

 

「売り上げを上げて、成功したい」

「ヒットする新商品を開発したい」

「画期的な技術の製品をつくりたい」

 

ビジネスパーソンであればどんな職種であれ、自分の仕事で成功を収めたいと考えるものではないでしょうか?

 

しかしながら、変化の激しい現代のビジネスにおいて、誰もが成果を上げることは困難になっているのが事実です。

 

そんな現代において、ビジネスパーソンが生き残っていくために必要と言われているスキルの一つが「論理的に考える力」と言われています。

 

論理的に考える力とは、問題や課題を発見し解決する力の基礎となるもので、営業・企画、研究開発などあらゆる仕事において必要になるものです。

 

では、論理的な思考とは、どうやって行うものでしょうか?

 

近年、「ビックデータ」という言葉を最近よく耳にしませんか?

コンピューターの発達に伴い大量のデータを扱うことができるようになり、その大量のデータをビジネスに積極的に使うことが当たり前になりつつあります。

 

この、ビックデータとまではいかなくても、論理的な思考を下支えするスキルが「データ分析」のスキルなのです。

仕事の成果のタネはルーチンにある

 

みなさんもお気づきと思いますが、分業化された会社での仕事において、「仕事」の大半はルーチンです。営業、企画、管理、といった事務部門から、業態によっては、製品の開発にいたってもルーチンです。

 

大型商品の開発のようなビックプロジェクトの場合を除き、報告書の作成、見積もりの作成、データ管理・・・こういった地味なルーチンが大半を占めているのが仕事ではないでしょか。

 

そして、ルーチン以外の仕事の多くが「トラブル対応」でる場合がほとんどではないでしょうか?

 

こうした「成果の上げにくい」、または「成果の実感しにくい」仕事の中で、本当の成果を上げていくためには、

 

①    日々のルーチンにある問題の発見と解決

②    トラブルの防止

 

これらに着目し、何気ない日常から問題や課題を発見していく力が必要になります。

問題解決は「気づき」→「仮説」→「検証」の繰り返し

 

問題や課題の発見とは、いうならば「気づき」です。

小さな変化や、違和感。「おやっ?」と思う感覚に敏感になることです。

 

問題解決の基本は、この「気づき」を深堀りして「仮説」をつくり、この仮説が正しいか確かめながら改善を進める作業を繰り返すこと(「気づき」→「仮説」→「検証」)です。

 

最初のステップとなる「気づき」をいかにたくさん得られるかがポイントになります。

この感覚を磨くには、ある程度の「経験」も必要になってきます。

 

入社1年目の社員より、10年の中堅社員の先輩のほうが、気づきの感度が圧倒的に高いのは明らかでしょう。

 

このとき、新人社員にとって「経験」というギャップを埋める強力なスキルが「データ分析」なのです。

 

データ分析とは、数値データや言語データなどの情報から、有益な情報を引き出すことです。

統計学や表計算ソフトを用いたり、マインドマップのようなフレームワークを用いるものもあります。

 

データ分析で最初に問題になるのが、たいていは「データをとれる」ようになっていないことがほとんどです。ですから、最初はあらゆるデータを自分で記録したり、集めたりする必要があります。

 

例えば、ある作業時間にかかっている時間を調べる場合、日々の作業時間の記録をどこかにメモしたりしておく必要があります。

 

このように、データ分析には客観的な情報を集める必要があるため、とっても地味な下準備をする「労力」がかかります。

 

ですが、この労力をかけることで客観的な情報を集められ、「経験」に対抗できる根拠となりうるのです。

まずはデータスキルを身に着ける

 

「ロジカル思考」というと何だかとってもスマートなイメージがあり、一瞬にして解決方法をみつけてくれるものと思ってしまいがちです。

 

ですが、そのロジカル思考を支えるのはさまざまなデータを集めたり、整理するスキルがあって成り立つもので、それはとても地味な作業です。

 

地道に情報を集める努力をする力や、その仕組みを考えることも含めたものが「データ分析」のスキルと言えます。

おわりに

いかがでしたでしょうか?

 

今回は、論理的思考を使えるツールとして身に着けるためには、「データ」というものの扱い方を身に着けるべきとの考えを書かせていただきました。

 

みなさんも、目の前にあるデータだけでなく、調査、実験、アンケートなどで必要なデータを取りに行くという方法も合わせてみにつけていきましょう。

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