データ分析とデータ活用法ってスキルが違うことをあなたは知っていますか？

データ分析とデータ活用法は、似ていますが全く異質の
スキルが必要です。

そして、必要なスキルも異なります。
私が教えている多摩大学の大学院の先生である柏木吉基先生の
書である、『問題解決ができる！ 武器としてのデータ活用術』
から重要なポイントをお伝えします。

本書の言い回しから、私の視点を入れていますので
表現が違いますが、ご了承ください。

データの活用法は、５G時代に必須のスキルです。
武器としてのデータ活用法は、大学生・ビジネスパーソン
のための稼ぐスキルと言っても過言ではありません。

５G時代になればなるほど、
機械がやる仕事、人がやる仕事を明確に区分（区別）
をしないと稼げません。

インターネットをベースとしたテクノロジーの発展で、
手に入るデータの量や質が格段に上がっています。

その恩恵を最大限に活かしたいと考えることは
当然です。

データを活かして成果を出したいと考える人が、
一体、このデータから何が言えるのか？

この悩みを解決しようと、多くの人は目の前の
データの中に答えがあるという前提で
どうすれば、という方法論に着目しますよね？

上場企業に勤務していた通販会社で
データを扱っていた時、最初にそう思っていました。

しかし、ここでポイントがあります。
それは、
機械に任せるほうが良いこと
と、機械ができないので人がすべきこと
を区別する仕訳から始めます。

そして、人間が実施するスキルを身につけて磨き、
必要な形（データ形式に変換して）
で機械を有効活用することで、
アウトプットの最大化を目指すのが、データを最大限
活用できるのです。

その結果、価値あるアウトプットを導き出すために
人が身につけるべき高度で価値あるスキルが必要となるのです。

そうなんです。
だから、統計を学んでも統計を「使える」ようにはならない

目的に沿って必要な情報やゴールが設定されていないと
と有効に動きません。

アンケートの活用法も同様です。
なんか役立つかも？
レベルでは全く役には立ちません。

データ活用における価値あるスキルとは

（2）を活かすためのインプットとアウトプットを
「考える」スキルが重要です。

その考える場所は、インプットとアウトプット
になります。

定義すると
「インプット」＝分析前の問題・目的定義と仮説構築
「アウトプット」＝結果に目的に沿った解釈を加えて結論に置き換えます。

「目的思考」こそ、データ活用法に必要なスキルになります。
目的思考とは、目的を達成するための分析はツールに過ぎないと
いう思考法です。

あくまで自分の知りたいこと（目的）に
沿ったデータで分析を行うのが一番です。

その後に結果を検証し、
結論につなげることができるものです。

知りたいことを明確にし、
それを検証するためのデータと方法を考える
のが一番、ビジネススキルとしての分析活用が可能に
なるのです。