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コンテンツ概要 › デジタル変革のために教育 機関はどのようにデータを 活用するべきか › データのミッションとビジネ スにおける価値 › データ、アダプタビリティ、 アジリティ › データのアジリティ › データをどのように使用す れば私たちの組織にアダプ タビリティをもたらすことが できるのでしょうか？ › 最後に › 著者について スキルを向上する データから価値を引き出す次の重要な要素は、好奇心に加えて、適切なスキルを備え た従業員またはスタッフがいることです。これが、現在データサイエンティストが非常 に高い需要がある理由です。統計のスキルや経験がほとんどない人でも利用できる ツールはたくさんあります。しかし、データを実際の場面で最大限にそして厳密に活 用するには、データから正しい推論を行う方法を十分に理解している人材がいるとい うことが重要となります。 簡単な例として、統計の経験が少ない私たちの場合、値の分布全体を見れば重要な 洞察につながることが多い場合であっても平均に依存しすぎる傾向があります。私が 米国市民権移民局の最高情報責任者(CIO, chief information officer) だった時の ケースですが、特定の種類の移民申請の処理にかかる時間を短縮することを目指して いたのを覚えています。平均処理時間を追跡するためにダッシュボードを作成しまし たが、試行した各変更はメトリックにわずかな影響しか及ぼしませんでした。私たちが 見逃していたのは、国家安全保障や詐欺の懸念を引き起こした少数のアプリケーショ ンの処理に長い時間がかかり、それによって平均が歪んでいたことでした。それらにか かる時間を制御する方法はありませんでした。私たちが行った改善は大多数のケース に適用されましたが、平均が大きくゆがんでいるため、それらの影響を実際に確認す ることはできませんでした。私たちが問題に気が付いてモニタリングを始めてから、 完了時間が85パーセンタイルのケースにおいて、変更が大多数のケースに与えた重 要な影響を特定しました。私たちには、データ、ツール、アクセスはありました; 正しい 推論を引き出すスキルがただ不足していたのです。 また、(意図せずとも)データが誤解を招くような方法で提示された場合、データインフ ォームドな意思決定のための根拠が不足してしまうことがあります。Edward Tufte 氏は彼の著書"The Visual Display of Quantitative Information" の中で、デー タの表示方法しだいでデータがどのように歪み、不明瞭になる可能性があるかという ことを述べています。繰り返しになりますが、データの厳密な使用を求める組織は、デ ータだけでなく分析とプレゼンテーションにおいて適切なスキルを持っていることを 確認する必要があります。 9. Tufte, Edward R., The Visual Display of Quantitative Information (Cheshire, CT: Graphics Press, 2015). 12