データをとる人ほど 魚が釣れない。


良く釣行した時に水温や風向き
ベイトの有無、潮位などのデータ
をしっかり取っている方がおられます。
それ自体は素晴らしい事です。
　
しかし
データをとるなら狭く深くではダメです。
データをとる本当の目的は
総合的に見た活用なんですよね。


そして同じ場所での細かい
不必要なデータはかえって
自分の考える幅を奪ってしまって
固定概念をつくってしまいます。
つまり肝心な部分が隠れてしまい
どれをどう活用するか分からなく
なります。
データをとりそれを分析する事で
満足してしまっては先に進みませんよね。

　
「データ分析とデータ活用の必要性」

この「分析と活用」に必要なスキルは
異なります。
本来データ活用をするはずなんですが
データ分析をしてしまう事には
矛盾があります。

データをうまく活用できない原因は
データ分析の不備や少なさに
あると考えがちなんですね。
でも実は違ってて
答えはデータ活用のスキルが
足りて無いからです。

「データ活用プロセス」
何段階かに分けてお話しします。
1. まず表面的な現象
↓
2.次に目的と問題を見つける
↓
3.判断、評価の指針を特定する
↓
4.現状を把握する
↓
5.評価をする
↓
6.要因を特定する
↓
7.方策を考える

この繰り返しです。

この流れでデータを活用しないと
永遠に安定して釣れません。
ただの記録になってしまいます。

これ実は
ビジネスで使うデータ活用プロセス
なんですが
釣りも同じです。
データは
活用しないと対策が講じられません。

例えば

1. 最初の表面的な現象で言うと
例えば
ベイトは居るけど魚が釣れない
↓
2. 目的と問題を見つける
フィッシュイーターが居ない
フィッシュイーターが居る時に
来なければならない。
フィッシュイーターがいる場所を
探さなければならない。
まあ当たり前の事なんですか
たまにデータと記録を取ることが
目的になってる人が居て
場所とか探すとか二の次になってます。
はい次に
↓
3. 判断、評価の指針を特定する
釣れる場所では
下からフィッシュイーターに
突き上げられて鳥山ができている。
つまりベイトも居て鳥が多い。
↓
4. 現状を把握する
フィッシュイーターはここ最近
沖合に多い、鳥は居るけどベイトを
食べてなさそう。
この付近は最近釣れてる情報も聞かない
↓
5. 評価をする
この場所は沖からベイトとフィッシュ
イーターが入って来ないと釣れない。
↓
6. 要因を特定する
沖に良いベイトが多すぎる。
ここは水質が良くない。
水温が高い低い、濁りの有無
漁師が網を入れたのでは？
↓
7. 方策を考える
水質の良さそうな場所に行く。
水質が良くなったら来る。
水質の良い場所に行く。
適した水温の場所に行く。
もっと良いベイトがいる場所に
行く。
漁師が網を入れてない場所に行く

これが簡単なデータの活用例ですが
キモは
自分で分析したデータだけではなく
「外部から得たデータ」と
照合して複合的なアクションとして
見出すと言う事です。

そして
データを活用して結果がでたらまた
それをそこに足して照合して方策を考え
それをひたすらブラッシュアップします。
これの繰り返しなんです。

ですから釣行データをマメに付ける
だけではなく
そのデータを自分が活用出来てるかどうか
一度考えてみてください。

意識するだけで
きっと何かが見つかると思いますよ。



ではまた。