Day1ではなぜデータ分析を行う上でストーリーが必要なのかについて書かれています。
私自身、現在のようなデータを扱う業務に携わる前ではデータでストーリーを語るなんてことは考えたこともなく、ましてや人を動かす行動にまで結びつけようという考えは微塵もありませんでした。
しかし、本章を読み進めるについて、なぜデータにはストーリーが必要なのか、それが結果として何をもたらすのかを理解することができます。
データ分析にストーリーを持たせる理由は以下の２点
- 記憶に残る：短時間で伝えたい内容を正確に伝えられる
- 人の心を動かす：相手の考えを引き出し、思考のフローを起こす
例えば「12354563657457574」といった単なる数値を３０秒以内で覚えてくださいといわれてもほとんどのひとが最初の数桁〜10桁程度しか覚えられません。
しかし、「私は昨日キャンプに行ってバーベキューを友人と楽しんでいましたが途中で雨が降ってきました」という話に対して、バーベキューをしていると何が起こりましたか？という質問に対して簡単に答えられるかと思います。
誰が何をどこでといったストーリー性を持たせることで記憶に残りますし、一連の流れから考えを引き出すことができます。これを本書では「思考のフロー」と呼んでいます。
この考え方は仕事においてとても重要なことだと思います。
なぜなら自身が作った営業報告資料などが相手にとって「単なる数値の羅列」としてしか捉えられていなかった場合、そこから相手の「考え」を引き出すことはできず、それまでの作業時間や相手の時間を無為にしてしまうからです。（実際資料をつくること自体が目的化した仕事をよく見かけます）
また、「思考のフロー」を作り出す上では道具に使い慣れておく必要であることにも言及されています。これは実体験からもとても大切なことだと思いました。
例えば私の場合、パワーポイントでの資料の作成については入社依頼ずっとやってきたことですので、操作方法について悩むことはなく、「どんな構成にすれば相手に伝わるか」「話す順序はこれでよいか」「この資料で相手は行動に移してくれるか」を意識して資料作成に取り掛かれています。
しかしながら、最近使い始めたBIツールについては「ここどうやって操作すればよかったっけ？」「ここのフォントサイズどう変えるんだっけ？」と言った具合に分析の本質から外れた部分での躓きによってうまく進められないと言うことが多々ありました。
早く思考のフローに辿り着くためには毎日少しでも良いのでツールに慣れておく必要がありそうです。パワーポイントであれば企画系の仕事をしているため毎日使わざるを得ませんが、BIツールについては自分で工夫して使う時間を作っていく必要があると改めて認識できました。
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