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学習データを実用的にする3つのステップ

原文「From Numbers to Insights: Three Steps to Make Learning Data Actionable


この記事は、LENS 2019の「Interpreting Data: Turning Numbers into Insights」セッションの概要です。記事の最後にセッションビデオがありますので合わせてご覧ください。


1分ごとに数多くのオンライン取引が行われ、Instagramなどのサービスでも1分間に約35万もの閲覧数があるような今日の世界では、データが不足するようなことはありません。明らかなのは、そのデータを次の行動のための意思決定ができる意味のあるデータに変える能力が重要だということです。


これは、学習および能力開発データにも同じことが当てはまります。データはツールであり、他のツールと同じくらい有益です。そのためDegreedチームは、学習データを活用し、それを使用してビジネスへの影響を示し、次の戦略への意思決定を促進するための3つのステップをまとめました。



Step1:学習データに向き合う


学習データに向き合うことで学習データを知ることができます。それには次の2つのことを行います。

  • 使用しているツールに慣れること

  • 使用可能なデータを理解すること


以下は、データに慣れる方法例です。

  • ビジネスインテリジェンス(BI)ツールやExcelなど、すべてのデータを1か所に取りまとめます。

  • 学習ツール内の分析およびダッシュボードページを調べてから、BIツールまたはExcelでこれらのグラフの一部を再作成してみてください。

  • グラフやピボットテーブルを作成して、いくつかの基本的な項目を確認してみてください。例えば、昨年のどの月に最も頻繁に学習したか、学習者に最も人気のあるコンテンツアイテムは何だったのか、などです。



Step2:アクションからさかのぼる


Rob Lianoというライフコーチはかつて、「あなたが欲しいものが分からなければ、それを見つけることは決してないだろう」と言いました。この言葉は人生の教訓だけでなく、学習データについても間違いなく当てはまります。


見つけ出したい内容を考慮せずにいきなり分析できるData exploration(データ探索)は優れたツールですが、一般的に分析することが仕事であり、分析するために必要な時間とツールを自由に使える人のためのものです。


データ分析を開始するには、見つけたいものを仮説し、それらの洞察を見つけ、その仮説を証明/反証します。


Step3:データデザイナーのように考える


データに対してアクションを実行する準備ができたら、仮説の背後にある理由を他のユーザーと共有する必要がある場合があります。Data visualization デザイナーは、生業としてデータを扱いますが、優れた経験則があるからです。留意するべき点を上げます。

  • 表テーブルを避け、代わりに可能な限りグラフを使用します。

  • すばやく簡潔なメッセージと明確な価値を示すために、視聴者がそれらから得るべき重要事項を強調するグラフタイトルを付けます。

  • 円グラフ、ドーナツグラフ、ワードクラウド、バブルグラフなど、一般的に解釈が難しいグラフは避けましょう。


さらに深掘りしたい場合は、このトピックに関する素晴らしい本である「Storytelling with Data」を読むとよいでしょう。


データは必需品であり、データの扱い方を知ることはスキルそのものです。保持するデータの理解を深め、分析をさらに進めることのできる鋭い仮説をたて、優れたData visualization手法を適用することで、学習データに対してアクションを実行し、直接影響を与えることができる分析結果を得ることができます。


「Interpreting Data: Turn Numbers Into Insights」セッションのビデオもご覧ください。



By Minna Wang, Product Manager Of Insights, November 12, 2019


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