データの解釈に、ツールだけでなく適切なスキルが必要なのはなぜでしょうか。
筆者:Kevin Hanegan 本ブログは「Decision makers Is your analytics tool worthless」の翻訳です。

私が常日頃思っていることですが、 優れたソフトウェアを持っているからと言って、必ずしもエキスパートになれるわけではありません。今週、その感を強くしたのは、同僚が Photoshop と格闘していたときでした。 それほど難しくない作業なのに、彼がどう頑張っても求める結果が得られないのです。このようにクラス最高のツールがあっても、それだけではグラフィック・デザイナーにはなれず、色彩理論の知識や、最終成果の改善に役立つその他のデザイン技能が手に入るわけではありません。

このことは意思決定者とどのような関係があるのでしょうか。 今日、意思決定者は膨大な量のデータを利用することができます。 しかし、このような豊富なデータがあり、最高のアナリティクス・ツールを使用していても、誤った意思決定はなくなりません。 これはなぜなのでしょうか。

答えは簡単です。 情報を意思決定プロセスで正しく使用することです。それがなければ、アナリティクスへの投資は意味がなく、 実際、弊害を伴う場合すらあります。データ解釈の誤りや不完全なデータセットが原因で、ビジネス判断を誤った企業の例は枚挙にいとまがありません。Photoshop を使用しながら色彩理論の知識がない私の同僚と同じで、これらの意思決定者はツールの操作方法には長けていたかも知れませんが、ツールはあくまで手段であって目的ではありません。

この問題はどうすれば解決できるのでしょうか。企業や個人が、その利用できるデータや情報を有効活用するには、データ リテラシーのスキルを強化する必要があります。 トレーニングでは使用するツールを学習するだけでなく、ツールを使用した意思決定の方法を学習することが求められます。 またこのようなトレーニングを、ビジュアライゼーションやアプリケーションの作成や構築の担当者だけでなく、ユーザーも対象とする必要があります。 なぜなら、これらのユーザーこそが意思決定者だからです。

考えてみれば、 ビジュアライゼーションを正しく設定または使用してアナリティクスの質問を行い、それに答えるためには、ビジュアライゼーション、データ、およびそれが示す潜在的トレンドを説明し、解釈できる必要があります。これには、アナリティクスのテクニック、基本的な統計リテラシー、その他の項目のデータ リテラシーなど、幅広いスキルが必要です。

たとえば、意思決定者は、相関関係と因果関係の違いを理解し、それを見分けられることが求められます。 2 つの要素に相関関係があるから、”これで進めよう” と意思決定者が言うのをよく耳にします。 しかし、相関関係があることは、因果関係があることを意味しません。 相関関係を因果関係と取り違えることは、企業にとってきわめて危険で高くつくことがあります。

また、意思決定者が検討して統計的に有意だと判断した項目が、実は有意ではないということもあります。 これも誤った意思決定につながります。

重要な意思決定を行う人々に、ある程度のデータ リテラシーと、データとビジュアライゼーションを正しく解釈する能力が求められる場面は数多くあり、上の 2 つの例はそのごく一部に過ぎません。

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