スキルデータは複雑です。スキルデータについて話し、研究することは助けになります、しかし、しばしば肥大化してしまった専門用語、略語、時には矛盾する事も見つけてしまうかもしれません。スキルデータを理解することは企業組織にとって非常に重要であるため、余計なノイズを取り除くことが重要です。スキルデータの力を活用できるように、3部構成の「スキルデータディクショナリ」シリーズで用語を解説しています。Part 1：基本編とPart 2：スキルデータの構成をチェックしてください。
データを使用し始める方法を理解するには、まずスキルデータを医療データのように考えてください。指標と医療データの利用方法を選択する時、最初にどんな健康目標なのかを特定する必要があります。減量目的ですか？ボディビルディングですか？マラソンを走るためですか？膝のリハビリですか？コレステロールを下げることですか？持久力の向上でしょうか？これらの目標はすべて異なる（時には反対の）指標と戦略を必要とします。
目標を特定できたら、重要な指標の調査と定点観測・トラッキングを開始できます。スキルデータを使用する場合も同じアプローチをお勧めします。企業組織としての目標は出発点の特定に役立ちます。目標がわかったら、分析と洞察を行い、目標を達成する戦略に対して有用な情報を提供することができます。
スキルデータの使用方法
スキルアナリティックス
定義：収集されたデータから意味を導き出します。
重要度：アナリティクスは、パターン、傾向、長所/短所、およびその他の重要な指標を特定して、組織と従業員についてのより大きな認識を高めるのに役立ちます。
インサイト
定義：データの分析に基づいた、将来必要になるものの推論または予測。
重要度：データだけでは、既存のプロセスを改善する方法を教えてくれません。データを解釈してビジネス活動に適用し、それらのパターンと指標が従業員の新しい課題、機会、ニーズに先んじることを可能にします。
レポーティング
定義：収集データを正確に分析し、提示するプロセス。
重要度：データから洞察を収集、分析、抽出するだけでは、データを実用化せず、十分ではありません。調査結果から明確にしたい変化の重要性を伝える報告提示方法を学ぶことが重要です。
スキルデータの連携
定義： HCMシステムやスキルアセスメントツールなど、スキルデータを生成・蓄積するツールとの連携。
重要度：連携により、業務中に利用されるシステムからスキルデータを取得することができ、個人および組織のスキルレベルをより包括的かつ正確に表示できます。また、ユーザーに「スキルシグナル」を示して、スキルレベルのより豊かなイメージを提供します。
企業組織のスキルデータを特定、生成、管理、利用する方法の詳細は、スキルデータハンドブックをダウンロードしてご覧ください。
By Isabella Lazzareschi, Content And Managing Editor
March 23, 2021
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