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【データリテラシー醸成シリーズ】データ収集力向上研修

情報リテラシー（統計・データ分析）

データをビジネスで活かすうえでの大本となる、データの収集、保存、管理を学ぶ

No. 2200018 9905084

24/08/26 更新

研修内容・特徴
お悩み・ニーズ
到達目標
研修プログラム
スケジュール
よくあるご質問
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対象者

若手層
中堅層
リーダー層
管理職層

・顧客データを使い営業戦略の構築に携わる方
・市場データでマーケティング分析を行う方
・品質管理等のデータを用いて改善活動を行う方
・人材データを使い人事戦略の構築に携わる方

よくあるお悩み・ニーズ

どんなデータを集めたらいいのか分からない
データの品質をどのようにして担保すればいいか知りたい
適切にデータを保存し管理できるようになりたい

＞ワンランク上の仕事力「データリテラシー醸成シリーズ」ラインナップはこちら

研修内容・特徴outline・feature

一般的にデータリテラシーとは、データを読み、分析し、活用する力として定義されます。しかし実務としては、その手前のデータを集めるところからスタートすることが少なくありません。

本研修では、どこで欲しいデータを探せばよいのか、データの良し悪しをどうやって見極めればよいのか、集めたデータの保存はどうするべきかといった、データ収集に関する「いろは」を学びます。営業部門、マーケティング部門、アフターサービス部門、コーポレート部門など、幅広い職種の方を想定して、データ収集力向上のための基本知識とコツをお伝えします。

到達目標goal

①さまざまなデータ収集の手段が分かる
②データの品質を担保するためのポイントを理解する
③データの保存と管理の方法を身につける

研修プログラムprogram


	内容	手法
	１．データ収集に求められることとは【ワーク】データ収集は何のために行うのかを考える（１）大事なのは明確な課題意識～やみくもに集めるデータに価値はない（２）データ収集に必要な４つのスキル ①目的に合ったデータの選別ができていること ②どこにどんなデータがあるかを知っていること ③データの信頼性が見極められること ④使える状態にしてデータを保存・管理できること	講義
	２．データ収集の目的【ワーク】職場における、収集されてはいるものの、あまり活用されていないデータの事例を挙げる（１）活用しづらいデータとは ①量が多すぎる　②種類が多すぎる　③必要な項目が欠けている　④品質が低い（２）残念なデータ収集とは ①メリハリのない集め方になってしまう　②偏った集め方になってしまう ③データ収集自体が目的化してしまう　④データの形式を揃えずに収集してしまう（３）データ収集に不可欠となる「目的意識」（４）データ収集にも求められる「仮説思考」	講義ワーク
	３．データ収集の手段（１）その１：公開データ ①政府や自治体が開示するデータ　②大学や研究機関が開示するデータ ③外国政府や国際機関が開示するデータ　④企業が提供するデータ【ワーク】与えられたテーマに沿って、公開されたデータをネットで探す（２）その２：社内データ ①人事データ　①顧客データ　②営業活動データ（３）その３：ログデータ ①アクセスログ　②エラーログ　③トランザクションログ ④イベントログ　⑤セキュリティログ（４）その４：リサーチデータ ①アンケート調査によって得られるデータ　②電話調査によって得られるデータ　 ③オンライン調査によって得られるデータ　④対面調査によって得られるデータ【ワーク】与えられたテーマにおけるリサーチ方法を検討する	講義ワーク
	４．データの品質管理（１）品質を評価するための５つの項目 ①正確性～事実としての裏付けの確保　②完全性～欠損、重複、異常値の扱い ③一貫性～ルールに則った管理と更新　④信頼性～出所確認と第三者による評価 ⑤適時性～最終更新日と更新頻度の確認（２）品質を担保するための管理プロセス ①品質基準を設定する　②基準に則ってデータを収集する ③基準に沿ってデータを評価する　④データの品質を改善する【ワーク】定期的に収集しているデータの目的を確認し、評価を行う	講義ワーク
	５．データのセキュリティ管理（１）機密情報を含むデータのセキュリティ管理（２）個人情報を含むデータを扱う際の留意点（３）著作権をはじめとする遵法性の確保	講義
	６．データの保存とメンテナンス（１）データを保存する ①ファイル管理の基本　②ネーミングルールの重要性　③データベースの基本的な概念（２）データのメンテナンス ①データクリーニング　②データのアーカイブとバックアップ ③情報セキュリティ対策　④定期的な監査とモニタリング【ワーク】自社のデータ保存の方法について振り返る	講義ワーク
	７．まとめ	ワーク

企画者コメントcomment

適切なデータ分析・活用のためには、まず、質の良いデータを集めることが大事です。官公庁などから出されるデータ、自社のシステムを通じて得られるデータ、アンケートを通じて得られるデータなど、さまざまな種類のデータをどう入手するかを実践的に学んでいただく研修として企画しました。

スケジュール・お申込み
（オンライン／セミナールーム開催）schedule・application

オンライン開催

セミナールーム開催

注意事項

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	１．データ収集に求められることとは【ワーク】データ収集は何のために行うのかを考える（１）大事なのは明確な課題意識～やみくもに集めるデータに価値はない（２）データ収集に必要な４つのスキル ①目的に合ったデータの選別ができていること ②どこにどんなデータがあるかを知っていること ③データの信頼性が見極められること ④使える状態にしてデータを保存・管理できること	講義
	２．データ収集の目的【ワーク】職場における、収集されてはいるものの、あまり活用されていないデータの事例を挙げる（１）活用しづらいデータとは ①量が多すぎる　②種類が多すぎる　③必要な項目が欠けている　④品質が低い（２）残念なデータ収集とは ①メリハリのない集め方になってしまう　②偏った集め方になってしまう ③データ収集自体が目的化してしまう　④データの形式を揃えずに収集してしまう（３）データ収集に不可欠となる「目的意識」（４）データ収集にも求められる「仮説思考」	講義ワーク
	３．データ収集の手段（１）その１：公開データ ①政府や自治体が開示するデータ　②大学や研究機関が開示するデータ ③外国政府や国際機関が開示するデータ　④企業が提供するデータ【ワーク】与えられたテーマに沿って、公開されたデータをネットで探す（２）その２：社内データ ①人事データ　①顧客データ　②営業活動データ（３）その３：ログデータ ①アクセスログ　②エラーログ　③トランザクションログ ④イベントログ　⑤セキュリティログ（４）その４：リサーチデータ ①アンケート調査によって得られるデータ　②電話調査によって得られるデータ　 ③オンライン調査によって得られるデータ　④対面調査によって得られるデータ【ワーク】与えられたテーマにおけるリサーチ方法を検討する	講義ワーク
	４．データの品質管理（１）品質を評価するための５つの項目 ①正確性～事実としての裏付けの確保　②完全性～欠損、重複、異常値の扱い ③一貫性～ルールに則った管理と更新　④信頼性～出所確認と第三者による評価 ⑤適時性～最終更新日と更新頻度の確認（２）品質を担保するための管理プロセス ①品質基準を設定する　②基準に則ってデータを収集する ③基準に沿ってデータを評価する　④データの品質を改善する【ワーク】定期的に収集しているデータの目的を確認し、評価を行う	講義ワーク
	５．データのセキュリティ管理（１）機密情報を含むデータのセキュリティ管理（２）個人情報を含むデータを扱う際の留意点（３）著作権をはじめとする遵法性の確保	講義
	６．データの保存とメンテナンス（１）データを保存する ①ファイル管理の基本　②ネーミングルールの重要性　③データベースの基本的な概念（２）データのメンテナンス ①データクリーニング　②データのアーカイブとバックアップ ③情報セキュリティ対策　④定期的な監査とモニタリング【ワーク】自社のデータ保存の方法について振り返る	講義ワーク
	７．まとめ	ワーク

【データリテラシー醸成シリーズ】データ収集力向上研修

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