私の考えるデータドリブン文化
データドリブンについて
現在トライ中のDATASaber、その主たる目的はデータドリブン文化を浸透させること。
基本的には、自分の務める職場あるいはコミュニティを対象に、データをみて判断してアクションを起こすを指すものと認識いる。
しかし、この「データドリブン文化」というワードについて改めて見つめてると「文化」とついてる、カルチャー。
ここで、身の回りに浸透している文化について考えてみる。職場なら「紙文化」や「EXCEL文化」などが挙げられ、私生活では「食文化」や「言語」が挙げられる。
これらがなぜ浸透しているのか？それは最初からあったから。
私が入社した時点で紙文化は浸透していて、私が生まれた時点で日本語は日本中に浸透していた。私も含め後から加わった人達はただ周りに合わせただけ。
では、最初からないデータドリブン文化を広めるにはどうすれば良いか？
まず、職場など組織においての「データドリブン文化」の広め方は、ネットで検索すれば素晴らしい事例やマインドセットがそれなりにヒットする。例えば「BluePrint」がそうだ。
なので私は、もっと個人のレベルでの「データドリブン文化」について考えてみる。
データドリブンはざっくり「データをみて判断する」ことを指す。これは会社組織きだけでなく個人にも当てはまるはずだ。あまり強く意識したことはないが、普段何気なく見ている天気予報はデータドリブンな判断をしていると言えないだろうか？
朝、出かける前にテレビの天気予報を見て傘を持って行くか決めるケースを例にあげる。
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ちょっと無理やりだが、ビジュアルアナリティクスのサイクルに当てはめると上記のようになり、私はViewerとしてActionを起こしている、すなわちデータドリブンな判断をしていると言える。
これは天気予報だけではなく、渋滞情報や行楽地の混雑状況を見て旅行の計画を立てる場合にも同様である。
つまりデータドリブンはそう認識されていないだけで、私たちの生活の中に既に"ある"と言うことになる。
私のアクション
私たちの生活の中にデータドリブン文化の種があることはわかった。
では、DataSaberを目指す私はどうするべきか？
単純に「天気予報をみたあなた！データドリブンな判断ができていますね！」と言って回っても変なヤツとしか思ってもらえない。
まずは、自分がデータドリブンを意識した行動を取るようにし、それを身近な人たちにちょっとづつ興味を持ってもらい認識してもらえるようにならないか？これを頭に入れてアクションを起こすこととする。
データ探し
さて、データドリブンを意識すると言うことは、まず何かしらのデータと向き合わなければならない。会社であればIoTが浸透した今、データベースを漁れば蓄積された様々なデータを掘り起こすことができる。しかし、個人レベルで身の回りでとなると、一時的であったあり断片的であったりと言ったデータが多く、記録をって蓄積することがまず必要になる。
今回このブログにどうしても一つ例を挙げたいと言う思いで探したところ、過去３年分の給与明細を発見した。
分析
私は入社して８年目になる。これまでに「ウチの会社は薄給だ」や「転職しないと給料が上がらない」などと言って退職していいた同期がこれまでに数名いた。今回発見した給与明細を分析してこれが正しいか(給与だけでは判断仕切れないが,,)検討してみる。
Task：
今回この給与明細とVisualiseして以下を確認する。
・自分の所得は*全国平均と比較してどうか？
・この３年間で収入は伸びているか？
*国税庁「H30年度民間給与実態統計調査」
Get data：
・PDFの給与明細をひたすらCSVに起こす。
Choose visual mapping and View data：
・今回は下図のようなVizを作成しインサイトを探る。
＊私の方がうまく作れるデータ貸してみろっ！って方はコメントください。
Develop insight：
・まず年収ベースで比較すると全国平均を上回っていることがわかる。
しかし月別に内訳をみると賞与の無い月は手当て込みでも全て全国平均を下回っている。
各月の金額を底上げしている手当てに目を向けると、時間外勤務手当てがトップであった。
・給与の伸びについては、年収ベースで2018年と2019年を比較すると少し下がっている。
月別にみると波はあるが基本横ばい、2020/06の賞与には伸びがみられた。
Action：
これらのインサイトから今後どうするかを考えてみる。
まず同期の言っていた「ウチの会社は薄給だ」についてはそうでは無いことがわかったので、急いで会社を止める必要は無い。ただし給与は直近３年では横ばいなので、もし自分の今のスキルでもっと高い評価を下してくれる企業をがあれば転職を考えることとする。
今回Data sabserプログラムの課題を通してこれまでずっと眠っていた自分のデータと向き合う機会を得た。改めてそのデータを分析したことで、これまでぼんやりだったことをはっきり捉えることができた。
私は今後も身の回りのデータを掘り起こして分析する活動を続けてみようと思う。そして、この習慣を徐々に広めることができれば、いつかデータをみる習慣を持った人達が会社を構成するように、社会を構成するようになり、結果的にData saberの役目であるデータドリブン文化の浸透に貢献できるのではと考える。
以上
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