データリテラシー

データリテラシーとは？人事担当者に求められるデータを読み解く力を解説

はじめに

人事評価データや従業員サーベイの結果を目の前にしても、そこから何を読み取ればよいのか分からず、施策につなげられないまま終わってしまうことはないでしょうか。ピープルアナリティクスやデータドリブン人事への関心が高まる一方で、データを収集する仕組みは整えても、それを読み解き活用する担当者の力が追いついていない組織も少なくありません。本記事では、データリテラシーの意味と、人事領域での重要性を解説します。

データリテラシーとは？

データリテラシーとは、データを正しく読み取り、その意味を解釈し、業務上の判断や行動に活用する能力のことです。単に数値を眺めるだけでなく、データがどのように集められたのかを理解したうえで、その限界や偏りを踏まえて解釈し、他者に分かりやすく説明する力までを含む概念として使われます。

経済産業省が策定したデジタルスキル標準においても、全てのビジネスパーソンに共通して求められる基礎的な能力の一つとして位置づけられており、特定の専門職だけでなく、幅広い従業員が身につけるべき力として注目されています。同標準では、データを読み解く力だけでなく、目的に応じてデータを扱い、他者に説明し、業務に活用する一連の流れが重視されています。人事領域では、採用選考データや人事評価データ、従業員サーベイの結果などを扱う場面で欠かせない力とされています。

よく使われるシーン

人事評価データや採用選考データをもとに、制度改定の効果を検証する場面で使われます。従業員サーベイの結果を経営層や現場管理職に報告する際、数値の意味を正しく伝える場面でも用いられます。ピープルアナリティクスの導入研修や、データに基づく意思決定を組織文化として根づかせる取り組みの中でも登場する言葉です。人事データを外部の専門家に分析してもらう際、依頼する側が結果を正しく解釈するためにも求められる力です。

データリテラシーを理解することの重要性

データリテラシーが不足していると、せっかく収集した人事データが十分に活用されず、勘や経験だけに頼った意思決定から抜け出せません。また、データの解釈を誤ると、実態と異なる施策を打ち出してしまうおそれもあります。人事担当者がデータリテラシーを身につけることで、データドリブン人事やピープルアナリティクスの取り組みを実効性のあるものにでき、経営層への説得力のある提案にもつなげやすくなります。加えて、外部のベンダーやコンサルタントから提示される分析結果を鵜呑みにせず、自社の実態に照らして妥当かどうかを判断できるようになる点も、実務上の大きな意義といえます。

実務で活かすためのチェックポイント

人事データを見る際に、数値の背景にある集計方法や対象範囲を確認する習慣があるかを点検します。

サーベイ結果や評価データを報告する際、相関関係と因果関係を混同していないかを確認します。

データの解釈に自信が持てない場合、統計やピープルアナリティクスの専門部署に相談できる体制があるかを確認します。

人事担当者向けに、データの読み方や基本的な統計の考え方を学ぶ研修機会を設けているかを点検します。

データに基づく提案を行う際、数値だけでなく現場の状況や定性的な情報もあわせて示せているかを確認します。

よくある質問

データリテラシーとデータドリブン人事はどう違いますか。

データドリブン人事は、データに基づいて意思決定を行うという組織の方針や仕組みを指します。データリテラシーは、その仕組みを実際に機能させるために、個々の担当者に求められる読み解く力を指します。

統計の専門知識がないと身につけられませんか。

高度な統計解析まで習得する必要はありません。基本的な指標の意味を理解し、データの偏りに気づける程度の力から始めることが現実的です。

ピープルアナリティクスとの関係はどのようなものですか。

ピープルアナリティクスは人事データを分析する取り組みそのものを指し、データリテラシーはその分析結果を正しく読み解き、活用するために必要な力という関係にあります。

人事部門以外の従業員にも必要ですか。

現場の管理職が部下の評価データや勤怠データを扱う場面も多いため、人事部門に限らず組織全体で高めていくことが望ましいとされています。

どのように身につければよいですか。

実際の人事データを題材にした研修や、外部の分析結果を読み解く経験を積み重ねることが有効です。

経営層のデータリテラシーも重要ですか。

現場の担当者だけでなく、意思決定を行う経営層のデータリテラシーも同様に重要です。経営層がデータの読み方を理解していないと、精緻な分析を行っても施策への反映につながりにくくなります。

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