情報を定量化するときにはデータの精度に気を付けよう前回、ビジネスの状況を定量的に評価することの大切さをご紹介しました。今回は、使うデータについてのご紹介です。使うデータで一番大切なのは、そのデータが信頼できるものなのかどうかです。全体の90%は信頼できるが、10%は怪しいデータの場合、ここから得られるものはあまり信頼できません。経験上、ほぼ使いものにならないレベルになる事が多いです。なるとどうなるかというと、せっかくデータとして蓄積される仕組みがあるのに、ヒアリングする、Excelで別途報告するなどを行うことになります。10%の不正確なデータの影響は大きいのです。やったらデータの精度が向上するのか・・・。入力するデータを極力少なくするデータが必要な部門からすると、いろいろなデータが欲しいところです。逆にデータを提供する部門からすると、入力するデータはできるだけ少なくしたいところです。入力するデータが多くなると、反比例してデータの精度が落ちます。その理由はこのようなことによります。一つ一つの項目に対する意識が薄れるデータを登録しなくなるこうならないために、以下のような対策が必要です。入力するデータを少なくする入力するデータは選択式、チェック式にするデータ全体の整合性がとれるようにチェックする文章で入力する項目は可能な限り1つにする入力するデータの意味づけを定義、共有する入力するデータの意味づけを明確に定義して、入力するところと共有しておく必要があります。以下のようなことを決めて共有するといいです。入力するのかデジタルサービスを使ってデータを入力する場合、その項目に対するラベルは短いことが多いです。短いと言うことは、いろいろな捉えられ方をすると言うことに繋がります。マニュアル化する、デジタルサービスにヘルプ機能があればそれを活用しましょう。研修を開いて直接共有することも大切です。入力する項目の定義を明確にする選択式の場合は、各項目の意味づけを明確にする必要があります。項目を選択する場合の状態を定義すると言うことです。進捗という項目を選択式にするとします。0%、10%、50%、70%、100%という選択肢を準備します。それぞれの選択肢に、どういう状態の時にどれを選択するのかを明確に明文化します。デジタルサービスを使う場合はエラーがあることを前提に考える最近では、デジタルサービスを使って、ほぼ自動的に情報をデータ化できるようになりました。ポイントは、自動的に生成されたデータには、エラーがあることを前提に考えておく必要があります。以下のようなことを仕組みとして作っておく必要があると言うことです。人がチェックする仕組みを入れておく人がデータを簡単に訂正できる仕組みを入れておくエラーデータを除外できる条件を明確にするデータの精度を上げて、意思決定に役立つようにするとビジネスの精度とスピードが向上します。必須サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。