「データドリブン思考」とは、意思決定やビジネス戦略の策定において、データに基づいた分析と事実を重視する考え方を指します。 逆に言うと、「勘や経験、度胸や情による意思決定」ではないということです。
中小企業の経営者にとって、データドリブン思考は次のような利点をもたらします。
- 意志決定力
データ・ドリブンなアプローチでは、客観的なデータを用いて経営判断を行います。これにより、思い込み（情報の偏りやバイアス）を排除し、より合理的な意思決定が可能になります。 - 予測能力
データ分析を通じて過去のパターンやトレンドを理解し、将来の動向を予測する能力が向上します。これにより、変化する市場環境に対して柔軟に対応し、競争力を維持することが出来ます。 - 洞察力
データ分析を通じて市場や顧客のニーズを洞察する能力が向上します。これにより、新たなビジネス機会を発見し、成長戦略を展開することが出来ます。
データ・ドリブン思考を身につけて、これからの時代を生き抜く力を手に入れましょう！
データ・ドリブン講座 3つの特徴
デー タを元 にした意思決定が 可能となり 効果的な戦略を立案する力が身につく
「データを読む力」「データを説明する力」「データを扱う力」を 習得することで、KKD(勘・経験・度胸)に頼ることなく、データ から適切な戦略を立案することができます。市場での持続的な 成長と競争力の維持に必要不可欠な能力です。
あなたの学習を成功に 導くために 担当講師 が最後まで並走
オンライン学習と講師との実践型講義のハイブリット方式を採用。迷うことなく学習を進められ、実務に活かせる知識とスキルを習得できます。講師が親身になって最後までサポートし、最高の学習体験を実現します。
※「オンライン学習＋学習テキスト」だけの選択も可能です。
経営幹部の意識が変わり、行動に変革が起こり、組織が変わる
講座受講に寄り、経営幹部の意識を根本的に変え、これまでの感覚や経験に頼らず、データに基づいた意思決定を行うように導きます。また、経営幹部のパフォーマンスが向上することにより、組織の競争力が強化され、持続的な成長を実現します。
課題の一例
あなたの営業先は、全国の⾼等学校です。⾼等学校の数は、⼈⼝と相関があるのではないかと仮説を⽴てました。これを検証してください。
「利益」を分解し、改善施策を考えるためのデータのリストを作成してください。
B2Bビジネスの問題です。
この会社の課題は、営業担当者の効率アップです。営業には商談がつきものですが、最近では訪問だけでなく、オンラインの商談もできるようになったので、訪問回数をなるべく減らし、オンライン商談に移⾏することにより効率をアップさせたいのです。
⽉間平均の粗利額と営業担当者の訪問回数の散布図を作成して、相⼿先担当者をセグメントしたいと思います。
⼀般社員の訪問の場合には1訪問あたり1回、課⻑級が訪問するなら1.5回、部⻑級以上なら2回とカウントすることにしました。また、⼀般社員だけではなく部⻑が同⾏した場合3 回、とカウントするようにしました。オンライン商談の場合はゼロとします。散布図は以下です。
この散布図を⾒て、カテゴリー分けし、それぞれのカテゴリーごとの対策を考えましょう。
1週間のスケジュール（例）
テキストとオンラインで受講していただきます
教養授業で毎回出される小テストや課題を行っていただきます
担当講師とウェブ会議システム（もしくは対面）でミーティング。
カリキュラム
第1章 経営幹部が変わらなければならない・時代の変化に合わせる
・デジタル時代の「読み・書き・ソロバン」が「データ・ドリブンな思考法」
・「データ・ドリブンな思考法」が求められるようになった理由
・スポーツでもデータ活用はもうあたりまえ
・経営幹部が変わらなければならない
・本講座の目的
・「データ・ドリブンな思考法」の基礎となる3つの力
第2章 必要なカ1:データを読む力を身につける
・公開されているデータを活用する
・思い込みを排除してデータを見る
・データの特徴や傾向をつかむ
・全体の傾向をつかむ。平均値だけではない代表値(平均値、中央値、最頻値)
・平均値を使ってはいけない例
・ヒストグラムを作る
第3章 必要な力2:データを説明する力を身につける
・データを可視化してみる
・データを比較してみる
・データを比較する視点
・データの関係性を読み解く相関:2つのデータの関係性・相関関係と因果関係
・こんなグラフは気をつけよう
第4章 必要な力3:データを扱う力を身につける
・自社内で使えるデータを集める・自社でデータを収集することを考える
・社内データを統合するときは表記の揺れを修正する
・社内になければ社外から調達する
・Excelのデータの扱い方・Excelのお作法
・その他のExcel便利機能・「マクロ」には注意・はずれ値と異常値、欠損データ
第5章 ビジネス・パーソンに求められるさらに3つのカ
・データから伸びしろをみつけ出し、施策を考える
・まず必要なデータを調達する・データを分類する力
・データの分類「グループ化」が陥りがちなこと
・「セグメント化」とは
・データから法則をみつける力
・データから予測する力
・「仮説」→「検証」→「施策」を行う
第6章 AIを活用する
・多くのことがAIでできる時代に突入した
・AIとは?
・強いAIと弱いAI
・特化型AIと汎用型AI
・AIを使いこなすのにも必要な「データ・ドリブンな思考法」
第7章 さらに勉強したい人のために
・Excel(またはGoogleスプレッドシート)を極める
・MOS(MicrosoftOfficeSpecialist)
・日商PC検定(データ活用)
・GoogleWorkspace認定資格・データ・リテラシーを向上させる
・書籍『教養としてのデータサイエンス』
・書籍『図解まるわかりデータサイエンスのしくみ』
・統計検定
・データサイエンティスト検定TMリテラシーレベル
第8章データ分析のシステムを構築する
・データ分析ツールを導入する
・自社独自のデータ分析システムを構築する
中級講座 価格
| 動画授業と課題実施のみ | 実践型講義つき | |
|---|---|---|
| 動画授業見放題 | ||
| テキスト | ||
| 週1回 90分の 実践型講義 | ||
| 料金 | 受講料 110,000円／1名 | 受講料 220,000円／1名 |
＼ご質問にお答えします！／
- この「データ・ドリブン」講座の実績を教えて下さい
-
この講座は過去4,000社のデジタル導入相談・コンサルティングのノウハウをもとにして生まれました。
- 受講にあたってどんな準備が必要でしょうか
-
オンライン学習で進めていきますからインターネット回線、ビデオ通話（zoomもしくはGoogleMeet）が使えるパソコンの準備が必要です。
- 講座の内容をより詳しく知ってから、申し込むかどうか考えたいのです
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はい。じっくりご検討ください。 ご相談承ります