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決定 ✕ 要素

に関する学び

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比較で見える本質は？ 「データ分析の本質とは何か」という視点から、『比較』の重要性に気付かされました。目的達成のために、どの要素を比較すべきかを考える際、目先のことにとらわれず、本質に目を向ける必要があると実感しました。特にクイズ形式の事例は、この点を分かりやすく示してくれました。 経営とデータ活用は？ また、経営においては経験や勘も重要ですが、成長とリスクテイクのバランスをとるためにはデータ分析が欠かせないと感じています。現状、社内に十分なデータ活用の文化が根付いていないため、まずは意思決定に役立つデータを整備し、データ活用への理解を深める啓発活動に注力したいと思います。 信頼をどう築く？ さらに、データ分析結果の有効性を社内で理解してもらうためには、まず信頼できるデータを整えることが重要です。必要なデータの所在すら不明な状態からのスタートとなるため、地道な取り組みを積み重ねていく覚悟です。

分析の始まりは何？ データ分析は、基本的に各要素の比較から始まります。分析を行う前に目的をはっきりさせ、まず仮説を立てた上で必要なデータを収集することが重要です。一つの考えに固執するのではなく、複数の視点から検証し、さまざまな可能性を考慮することが求められます。 フレームワークは役立つ？ これまで学んだフレームワークを実務に応用し、再度データ分析に取り組むことで、現状の問題点や改善策が明確になります。たとえば、株式データや取引先データを活用し、視覚化することで、より説得力のある分析と問題解決が可能となります。 必要なデータは何？ また、何が問題であり何を解決すべきかという目的を常に見失わないようにすることが大切です。さらに、どのような意思決定を行うために、どんなデータが必要かを明確に考え、取得できるデータをなるべく多く把握する姿勢が求められます。

全体像はどう把握？ ロジックツリーを用いることで、全体を俯瞰して物事を捉え、抜け漏れなく整理する手法を学びました。同時に、細かく分割する過程で目的そのものに偏らず、重要な要素を見逃さないバランス感覚の大切さも実感しました。 学びをどう応用する？ これらの学びは、データ移行のプランニング時のプロセス分割や、データ分析において対象項目の洗い出しと重要度付け、プロジェクト体制の整理、また予算計画時の項目洗い出しなど、業務のさまざまな場面で応用できると考えています。 具体策はどう実行？ 具体的な行動としては、まずスコープを決定する際にチェックツールを活用して抜け漏れがないかを確認し、プロセス整理の際にはロジックツリーを使って複雑な要素を分かりやすく簡素化する取り組みを行っていきたいと思います。