【Tableau DATA Saberへの道③】　データリテラシーについて

現在、私はTableau DATA Saberを目指し、Tableauというツールやデータの取り扱いについて勉強しています。

その中で、特に勉強になったよ、ここがSaberを目指すテストの中で理解が難しかったよ、ということをこちらのnoteに記載していきます。

今回のお話は「データリテラシー」のことについてです。

※こちらはTableauの大師匠であるKT Channelの下記コンテンツを参考にしています。
すべての人がデータを見て理解できる世界へ〜Data Literacy Workshop

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データリテラシーとは

まず「データリテラシー」を定義するために「リテラシー」を考えましょう。

Wikipediaでは↓のように記載されています。

リテラシー（英: literacy）とは、原義では「読解記述力」を指し、転じて現代では「（何らかのカタチで表現されたものを）適切に理解・解釈・分析し、改めて記述・表現する」という意味に使われるようになり（後述）、日本語の「識字率」と同じ意味で用いられている。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%AA%E3%83%86%E3%83%A9%E3%82%B7%E3%83%BC#:~:text=%E3%83%AA%E3%83%86%E3%83%A9%E3%82%B7%E3%83%BC%EF%BC%88%E8%8B%B1%3A%20literacy%EF%BC%89%E3%81%A8,%E3%81%A7%E7%94%A8%E3%81%84%E3%82%89%E3%82%8C%E3%81%A6%E3%81%84%E3%82%8B%E3%80%82

表現されたものを適切に理解・解釈・分析し、記述・表現するということ、これをデータに当てはめたものがデータリテラシーとなります。

▼データリテラシーに何が必要か

データリテラシーに必要なポイントは６つあります。

・データから必ずストーリーが読み解ける
・ストーリーはデータによる４つのWから作り上げられていること
・データの粒度に合わせてストーリー構成できること
・データの粒度に合わせて、ストーリーを構成できること
・データをビジュアルの力を通して理解できること
・ビジュアルはPreattentive Attributeというシンプルな視覚属性によって構成されていること
・データタイプに応じた視覚属性の相性を理解していること

Master KT『データドリブンの極意』より

データをストーリーとビジュアルを使って読み解ける・表現できる状態がデータリテラシーの力がある状況となりますね。

このデータリテラシーが多くの人に備わってないと、「議論」が生まれず、理解できないため、例えばデータアナリストの方が出してくださったデータを言う通りに丸呑みしてしまうことになってしまいます。
現場の人たちのデータリテラシーがないとディスカッションが進みません。

▼データを理解するために

それでは、データを理解してもらうために、アウトプットにどのような工夫をすれば良いのでしょうか。

ポイントがいくつかあります。

①    瞬時に理解できるようなビジュアライズを心がける
②    そのためにPreattentive Attributesを理解し活用する
※Preattentive Attributesは別の記事に詳細を記載しています。

データのタイプと相性のいいPreattentive Attributesがあります。
これらを理解し、あるデータを最適な形で表現することが重要です。

③  ビジュアライズしたものを言語で説明できる

設定したビジュアライゼーションを言語化し、伝えて選択できるようにすることも必要です。ビジュアライゼーションによって読み取れるストーリーが異なります。また、言葉で説明できないと複製できません。

データを理解し、活用を進めるためにはビジュアライゼーションを言語化できる必要があります。

▼データリテラシーが備わっていると

データをビジュアライズできると、脳の記憶に直接アプローチすることができます。
例えばデータリテラシーが備わっていると、ビジュアライゼーションが英語で作成されていても、そのビジュアライゼーションを読み解くことがある程度可能です。

ビジュアル表現は世界共通の言語です。

データリテラシーがすべての人に備わっており、当たり前に使えるようになれば新たな議論やクリエイティブが生まれることに繋がっていきます。