セミナー紹介

データを読み解く力やデータを扱う力が必要なのは、データ分析者だけではありません。今データリテラシーが求められているのは、現場のマネジャーたる上司です。

例えば、部下が持ってきたデータ分析の結果をそのままうのみにして、顧客や担当役員に提示しても大丈夫ですか?

部下が主張しているデータ分析の内容を理解できないまま承認することに躊躇することはありませんか?

どんなに立派に見えるデータ分析でも、現場で「意思決定」するのは上司です。今やそのマネジャーによる、データや分析結果を読み込み精査する力の差によって、企業の最終パフォーマンスが決まってくるといっても過言ではないでしょう。

世の中で扱えるデータの量と質が飛躍的に向上すればするほど、マネジャーに求められるデータ分析を読み解くスキルやデータリテラシーも高いものになっていきます。

本講座では、このような立場にあるマネジャーまたはリーダークラスの方を対象に、現場におけるデータ分析の“最後の砦”としての役割を効果的に果たすスキルとリテラシーを、短時間で身に付けていただくためのものです。

受講後には、部下がデータ分析の結果を持ってきたときの確認ポイントを体系的にまとめた「チェックリスト」が頭に入っていることでしょう。その一例を紹介しましょう。

     
  • 部下が持ってきた分析結果は、目的への答えになっているか?
  •  
  • 部下が使ったサンプル数や選択したデータの範囲は妥当か?
  •  
  • 部下は適切なデータの比較ができているか?

開催概要

セミナー名 元日産のマネージャがデータ競争力を上げるノウハウを伝授
マネジャーのためのデータリテラシー講座
日時 2019年 6月 10日(月) 10:00~16:00(開場 9:30)
会場 東京・神谷町
日経BP(日経虎ノ門別館)
東京メトロ日比谷線「神谷町」駅より徒歩5分、
東京メトロ南北線「六本木一丁目」駅より徒歩7分
受講料

59,800円(税込み)
※受講料には、昼食・お飲み物が含まれます。

受講対象
  • 自分で手を動かしてデータ分析をするのではなく、部下や顧客などが行った分析結果を元に、意思決定や提案を行う立場にある人
  • データ分析の専門家ではなく、一般実務のなかでデータ分析を生かして業務のパフォーマンスを上げたいと感じている人
  • 専門的や学術的な内容ではなく、データ分析の実践的かつ実務的な視点やスキルを学びたいと考えている人
  • 部下が持ってきたデータ分析結果に問題がないかを見抜き、的確に指示を出せるようになりたい人
  • データ分析力の向上でチームや組織の力を上げたいと思っている人
定員 50名
※最少開催人数(20名)に満たない場合は、開催を中止させていただくことがあります。
主催 日経 xTECH 日経コンピュータ

講師紹介

柏木 吉基
データ&ストーリーLLC代表
多摩大学大学院MBA 客員教授
横浜国立大学 非常勤講師
元 日産自動車 ビジネス改革チームマネージャ

柏木 吉基 <span class="fontSizeS">氏</span>

慶応義塾大学理工学部卒業後、日立製作所入社。米ゴイズエタ・ビジネススクールでMBA(経営学修士)取得。2004年に日産自動車に入社。海外マーケティング&セールス部門、組織開発部ビジネス改革チームマネージャ等を歴任。データを駆使して、「新規ビジネス戦略策定」や「グローバルでの業務プロセスの分析・評価・改善」など多数のプロジェクトをリード。
これらの経験と実績を生かし、2014年10月に「仕事の成果」に直結する実務データ分析トレーナーとして独立。 実務家ならではの実践的で分かりやすい講義に定評がある。
『日産で学んだ 世界で活躍するためのデータ分析の教科書』、『データ競争力を上げる上司、下げる上司』(日経BP)ほか著作も多数。日経情報ストラテジーで「間違いだらけのデータ分析」(2014年4月号〜2015年9月号連載)、「マネジャーのためのデータリテラシー講座」(2015年10月号~2016年9月号連載)、「あまのじゃくなロジカルシンキング」(2016年10月号~2017年8月号)、日経 xTECHで「データ活用に必須の課題分解術」を執筆。

プログラム

10:00-10:25 1. イントロダクション
部下からの分析報告
--- データ分析結果を評価する際の重大なリスク
10:25-11:00 2. データ活用の視点をチェック
◎データの範囲外も含めた分析の全体像を見ているか
◎理に適ったデータ活用ができているか
チェック1 検討の範囲は十分であるか
チェック2 結果へのインパクト(重要性)の大きさを確認したか
チェック3 思考手順(プロセス)を確認したか
11:00-13:30
(昼食休憩1時間を含む)
3. データ分析へのインプットをチェック
◎アウトプットだけでなく、インプットにも気を付けているか
◎Garbage-in, Garbage-outになっていないか
チェック4 目的に合ったデータ(指標)を使っているか
チェック5 サンプル数に問題はないか
チェック6 選択したデータ範囲は妥当か
チェック7 データの定義は十分明確か
チェック8 外れ値の扱いは適切か
13:30-14:35 4. 分析のテクニックをチェック
◎分析テクニックの落とし穴には気づいていたか
チェック9 適切な比較となっているか
チェック10 判断・評価の基準を示せているか
チェック11 データを多面的に捉えているか
14:35-15:40 5. データ分析のアウトプットをチェック
チェック12 効果的で正確な表現になっているか
チェック13 分析精度は目的に対して適切か
チェック14 結果ではなく結論が明確になっているか
15:40-16:00 まとめ / Q&A / アンケート
※講演時刻等、随時更新いたします。また,プログラムは変更になる場合があります。あらかじめご了承ください。

【お申し込み注意事項】

  • ※満席になり次第、申込受付を締め切らせていただきますので、お早めにお申し込みください。
  • ※お申し込み後のキャンセル、ご送金後の返金はお受けいたしかねます。申し込んだ方の都合が悪くなった場合は、代理の方が出席くださいますようお願いいたします。
  • ※受講料のお支払い: お支払方法が「請求書」の方には、後日、受講証・請求書を郵送いたします。ご入金は銀行振込でお願いいたします。なお、振込手数料はお客様のご負担となりますのであらかじめご了承ください。クレジットカード払いの場合、受講証・請求書の郵送はありません。お支払い手続きにて決済が完了した後、以下「MyPageメニュー」にお申し込み内容と受講証が表示されます。セミナー当日、ご自身で印刷した受講証をご持参いただくか、携帯端末などにMyPageから受講証を表示いただくようお願いいたします。
    <MyPage>https://ers.nikkeibp.co.jp/user/myPageLogin/
  • ※講師企業と競合すると考えられる製品やサービスなどをご提供される会社の方は、主催者の判断に基づき受講をお断りさせていただく場合がございますので、あらかじめご了承ください。
  • ※会場までの交通費や宿泊費は、受講される方のご負担となります。また、お子さま連れでのご参加はご遠慮ください。
  • ※講師の急病、天災その他の不可抗力、またはその他やむを得ない理由により、講座を中止する場合があります。この場合、未受講の講座の料金は返金いたします。