データサイエンスにおいて、データリテラシーは非常に重要です。
しかし、実際にデータリテラシーとは何なのかは知らないという人も多いでしょう。そこで、この記事ではデータリテラシーとは何なのか、そしてデータリテラシーを習得しておくメリットから鍛え方までわかりやすく解説していきます。
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目次
データリテラシーとは
まず、リテラシーは英語で「Literacy」と書き、日本語では読み書きの能力を指します。
つまり、データリテラシーとはデータを読み書きする能力のことです。簡単に言うと、データに関する情報や知識を活用する能力ということです。
さまざまな場面でデータが集められ、活用されている現代において、データリテラシーは教養の1つであると言えるでしょう。
データリテラシーはデータを理解する、分析する、そしてそれを活用するというステップにわかれています。以下でそれぞれについて解説します。
データを理解する能力
まず、最も基礎的だとされているのがデータを読んで理解する能力です。
この能力は、データをただ読むだけではなく、そのデータから何を得られるかを理解して読み取る読解能力を指します。
データは数字や表、そしてグラフなどさまざまな形をしています。これらのデータを正しく読み取り、業務に必要なデータはどれなのか、取捨選択し判別できるようにしましょう。
データを分析する能力
そして、データを分析する能力です。
分析する能力とは、今必要であると判断したデータを数値やグラフなどを用いて分析し、そのデータが何を意味しているのかを判断する能力です。
データを活用する能力
最後に、データを活用する能力も必要です。
これは分析したデータを基に、実際の業務などを実行していく能力です。データからどのような予測が立てられるのかを自分で考え、結果を出すことは最も重要だと言えるでしょう。
データリテラシーが重要な理由
では、なぜデータリテラシーが重要なのでしょうか？
現在、社会では情報化が進み、あらゆるところでデータが活用されています。そのため、今までデータを扱ってこなかったビジネスの分野でもデータを正しく読み取り、活用する能力は重要視されています。
また、日本ではデータを使いこなせる人材が不足しているため、データリテラシーを身につけていれば就職や転職でも有利になります。
したがって、データリテラシーは重要であると言えるでしょう。
データリテラシーを身につけるメリット
以下では、データリテラシーを身につける具体的なメリットを5つ紹介します。
それぞれ解説します。
データの重要性がわかる
1つは、データの重要性がわかるということです。
データの重要性を理解していない状態では、数値の入力や報告をただの作業としてしか捉えられません。データリテラシーを身につけ重要性を理解することで、普段活用しているデータからは何が読み取れるのか、そして今後どのような行動が取れるのかを意識できるようになります。
論理的な決断ができる
2つ目は論理的な決断ができるということです。
なぜそのような行動をとったのか、なぜそれが必要なのかについての理由を、データを用いて論理的に説明することで説得力がでます。
例えば商談などの場面で、顧客側から「なぜその行動をとったのか」という質問を受けたとき、論理的に説明できれば説得力が増します。
また、意思決定だけでなく目標の設定やマーケティングや組織開発にもデータリテラシーは重要です。 データに基づいた意思決定は根拠があり論理的で、社内外からの納得感も高くなるでしょう。
生産性が向上する
3つ目は生産性が向上することです。
行動にデータに基づいた根拠があれば、結果に繋がりやすく失敗も少なくなります。そのため無駄な行動が減り、工数や費用を削減した効率的な行動にも繋がって生産性を向上させることが可能となるでしょう。
データマネジメントに活用できる
4つ目はデータマネジメントに活用できることです。
データマネジメント（管理）とは、現代のビジネスに不可欠なデータの取り込み、格納、マイニング、アーカイブのためのフレームワークを構築・維持する方法を指します。
データマネジメントで大切なのは、信頼性のあるデータを蓄積して活用することです。データリテラシーがあれば、必要なデータの取捨選択、そのデータからなにを読み取ればよいのかがわかり、データマネジメントを円滑に進められます。
企業価値が向上する
5つ目は企業価値が向上することです。
企業や事業に対する評価はデータを元に行われるため、自社の強みの分野もデータとして表せるでしょう。そして、これらのデータは取引先企業や投資家からの評価の基準になります。
したがって、データを正しく扱うデータリテラシーの能力があれば、企業価値の向上にも繋がります。
データリテラシーの鍛え方
では、データリテラシーを鍛えるためには何をすればいいでしょうか？ここでは3つの方法を紹介します。
それぞれ解説します。
統計学の基礎を学ぶ
1つ目の方法は統計学の基礎を学ぶことです。
統計学の基礎を学ぶことで、データを読んで理解する力がつきます。
統計学には大きく分けて「記述統計学」と「推測統計学」という2つの分野があります。記述統計学は、今あるデータの特徴を分析し記述する統計学です。一方、推測統計学とは、今あるデータを分析することを通じて、それ以外の未知のデータの特徴を推測する統計学です。
そのためこれらを学べば、以上で紹介してきたデータを理解する能力が身につくでしょう。
分析ツールの使い方を学ぶ
2つ目は分析ツールの使い方を学ぶことです。
データをどのように分析すれば自身が有効に活用できるデータを得られるかを知ることで、分析能力を向上させる役に立つでしょう。
また、そのためにはさまざまな分析ツールの存在を知ることや、それらを利用して得られる分析結果を見慣れておくとよいでしょう。
データを見極める力を伸ばす
3つ目はデータを見極める力を伸ばすことです。
これは必要なデータを活用する際に役に立ちます。今必要なのはどのようなデータなのか、利用するデータを切り取ってこれからの活動や判断に役立てます。データは見せ方によっても見え方が変わってくるため、関連するデータを取捨選択する際には正しいデータの見極めが必要です。
データサイエンティスト検定リテラシーレベル（DS検定）とは
データリテラシーを学習し、身についているかを判断するために、データサイエンティスト検定リテラシーレベル（DS検定）という検定があります。
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DS検定を受けるメリット
DS検定を受けるメリットとしては、以下の知識やスキルが身につけられるということが挙げられます。
- データ加工
- データクレンジング
- データの理解・検証
- データの可視化
- フィルタリング処理
データサイエンスリテラシーについて学べる大学
データサイエンス、そしてデータリテラシーについて、その大学の学生以外も学べる科目を設置している大学もあります。
放送大学
放送大学のデジタル社会のデータリテラシーという講座では、デジタル社会の読み・書き・そろばんである『データ思考』を育むデータリテラシーの内容を身の回りの社会の実例に沿って、分かり易く解説されています。
主に全国の大学・高専生に向けた講座です。
データリテラシーの現状と課題
総務省が発表した情報通信白書では、日本がデジタル化で後れを取った理由として、デジタルリテラシーが十分ではないことが挙げられています。
このように、現在データリテラシーは十分広まっておらず、結果としてデジタル化においても後れを取っていることがわかります。
まとめ
この記事では、データサイエンスとデータリテラシーについて紹介してきました。
データリテラシーとは何か、どのように身につけるのか、身につけることでどのようなメリットがあるのか、そして現在の課題についても解説しました。
データリテラシーについて知りたいことがあったら、ぜひこの記事を参考にしてください。
