昨日、2D思考＝データData×デザインDesignのハイブリッド思考ができる人材（マーケッター）が、市場価値が高く、ビジネスやブランドにインパクトを与える存在になっていくのではないかということを書きました。

自分が目指している思考モード=2D思考において、データDataといっても、何のデータを分析することがビジネスにインパクトを与えるのか？という点を、もう少し明確にしていく必要があると感じています。

Data思考をもった人材が、データを経営に活かして変化を起こせている状態をイメージできるようにまとめてみました。

====目次====

①分析するデータの種類について

②分析力を駆使する企業になるための5要素（DELTA）について

③データサイエンティストのスキルセットについて

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分析するデータの種類について

箇条書きで、どんなデータを分析するべきかを整理してみます。

データを分析して経営にインパクトを与えるとは、下記のデータの中から重要なものを特定→抽出→分析することで、鋭い仮説を導き出すことだと考えています。

財務・会計データ
顧客データ
購買データ（ID-POSデータ）
広告データ
顧客行動データ
位置情報データ
人事データ
SNSデータ
アクセスデータ
SFA（営業）データ
その他オープンデータ

上記のデータを大きくまとめると、①財務データ、②人事データ、③事業データの3つに分類することができます。

この3つのデータを統合して分析できる人が、今後求められてくるはず。

財務知識、人事知識、マーケティング・営業の知識を網羅して現場も把握している人となるとかなりレベルが高い人材ですが・・・経営にインパクトを与えるためには「データ統合」が必要になってきているのが現状だと思うのです。

マーケティングやブランディングという行為は、経営そのものであり、経営に関わるデータ全てを把握・統合して、新しい切り口を見出していくことが大切になると考えています。

参考になる本：会社を変える分析の力 (講談社現代新書)

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分析力を駆使する企業になるための5要素（DELTA）**

まず、組織内において、データを駆使するための文化をつくる必要があります。

データ分析を駆使して組織を変革するための文化をつくるために、どんな条件が必要なのか？という問いに答えてくれるのがこちらの本です。

参考になる本：分析力を駆使する企業　発展の五段階

本書の中で紹介されているデータアナリティクスに求められる5つの要素としてDELTAという考え方が紹介されています。

D=データ：質の高いアクセス可能なデータ
E=エンタープライズ：組織を挙げての取り組み
L=リーダーシップ：分析の知識を備えたリーダーをおく
T=ターゲット：分析対象を戦略的に絞り込む
A=アナリスト=分析のできる人材を育成する

先ほどにあげた、財務データ、人事データ、事業データを統合して、DELTAの考え方をもとに分析を進めていくことが大切。

データサイエンティストのスキルセットについて

先ほどにご紹介したDELTAの中でも、最後のA=アナリスト：分析のできる人材を育成するという点が一番難しさを感じます。

そもそもアナリストってどんなスキルセットをもった人材のことでしょうか？

データサイエンティストには、純粋な分析スキル＝ハードスキルだけではなく、組織を動かすためのストーリーを語る能力（広くはコミュニケーション能力）＝ソフトスキルも求められます。

簡単に図式化してみました。

これだけのスキルを兼ね揃えた人材となると、中々出会うことが難しそうです。ただ、これからのデジタル時代に生き残っていく、世界と戦っていくためには、こういった人材を育成していく必要があると感じています。

自分も純データサイエンティストではありませんが、データサイエンティストと共通言語をもてるよう努力はしていきたいです。

参考になる本：改訂2版 データサイエンティスト養成読本 [プロになるためのデータ分析力が身につく！]

データサイエンティストってどんな人で、組織内でどんな役割を担うのか？を網羅的に理解することができます。

まとめ

①組織内にて活用できるデータの洗い出しをする

②組織内におけるデータ分析を進める�上で、必要な要素を確認する

③データ分析ができる人材を育成する・集める

この3つが、データData思考から変化を起こしていくためには必要だと考えています。

このデータ思考を突き詰めていきながら、同時並行でデザイン思考（感性主導の思考）も織り交ぜていくこと。このハイブリッド性をもてると、創造性は最大限に高まる。

この状態をつくれるよう実験を繰り返していきたいです。