From:山極綾子
「自社の全体像を示す7つの要因を特定した」
「調査研究の結果から開発された指数に基づいて、従業員センチメントを測定し、
組織が迅速に行動するにはどうれすればよいかを論じる」
先日ハーバードビジネスレビューで見つけた記事。
なんと、会社の状況を把握するために必要な要因を特定できただけでなく、
その値について計測できるというように読めるではないですか！
データ分析にいつも取り組んでいる身としては、読まないわけにはいきません。
記事URL：https://www.dhbr.net/articles/-/7804
会社の状況を定量的に把握することができたなら、
科学的に改善していくためのアプローチが出来るに違いない！
わくわくしながらページをクリック。
いざ、全4ページの論文を読み終わった後、私は正直、しょんぼりしてしまいました。
というのも、重要な要因はわかったのですが、
その調査方法は「サーベイ」の一言で片づけられてしまっていました。
どうやって人によるばらつきを解消するのか。
どういった評価項目を見ればいいのか。
そういったことが一切書かれていなかったのです。
それにもかかわらず、例えば「リーダーはこのデータを利用し…」
いやいや、そもそもどうやってデータを取るべきかが大事じゃないの！？
思わず心の中で叫んでしまいました。
ページを飛ばしてしまったのかと、何度も読み返したほどです。
データを用いた意思決定をしたいと考える人は多く、その方法論を記述するものは多いです。
その一方で、データをどのように取得すれば信ぴょう性のあるものが得られるのかについて
きちんと明記しているものは少ないように思います。
データが誤っていれば、当然得られる結論も間違ってしまいます。
腐った材料しかなければ、美味しい料理を作ることは不可能であることと同じです。
どんなデータを用意すべきなのか。
そしてその計測方法はどうすべきか。
正しくデータを使おうと思うのならば、きちんと設計する必要があります。
個人的には、そんな泥臭い工程が必要なところも、分析の面白さだと思うのですが、
あなたはどう感じますか？
山極綾子
P.S.
先日のコロナワクチン接種後レポートメルマガについて、暖かいメッセージをくださり
ありがとうございます！
…こういった心が温かくなる状況も定量化できたら面白いのになあ、
と思ってしまう私は、だいぶ機械学習に染まっているのかもしれません。
P.P.S.
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