データの民主化による AI リテラシーの推進: データ主導の文化の構築

データ・リテラシーの欠如が組織の足かせになっています。過去 10 年間、ビッグ データや組織が収集するデータの量についてはうんざりするほど聞かされてきましたが、多くの従業員はそれをどう扱うべきか、何をすべきかを知りません。

Data Camp の2023 年のレポートによると、米国のリーダーの 78%、英国のリーダーの 89% が、データ・リテラシーがチームの日常業務にとって重要であると考えています。

ソース ソース Data Camp

データリテラシーとは、データを意味のある方法で探索、理解、伝達する能力です。従業員がデータについて疑問を持ち、議論している場合、彼らはデータ・リテラシーがあります。提示されたデータを単に受け入れる場合、彼らはデータ・リテラシーがありません。データに興味を持ち、そのコンテキストを考慮する場合、彼らはデータ・リテラシーがあります。データを単独で見る場合、彼らはデータ・リテラシーがありません。データの価値を理解し、意思決定において経験、データ、批判的思考のバランスをとることができる場合、彼らはデータ・リテラシーがあります。彼らが直感に従うだけの場合、彼らはデータ・リテラシーではありません。

調査対象のリーダーたちは、正確な意思決定 (63%)、革新能力 (48%)、より優れた顧客体験を生み出す能力 (41%) も、データ・リテラシーの高い従業員によってもたらされる主な価値の一部であると考えています。これらの能力は、成功と企業価値の向上の重要な原動力です。

データスキルと教育の不足は、組織のデータ・リテラシー不足の大きな要因の 1 つですが、質の高いデータ、ツール、リソースへのアクセス不足も同様に要因となります。

データの民主化とデータ・リテラシー

データの民主化は、組織全体のデータ・リテラシーを向上させる上で重要な推進力となります。

データ民主化とは、データにアクセスするために必要な技術的知識を減らす戦略です。技術的障壁が少なくなると、非技術者でもデータにアクセスしてデータ IQ を高めることができます。図書館へのアクセスが読書スキルを向上させ、好奇心を刺激するのと同じように、データへのアクセスは従業員がデータをよりよく理解するのに役立ちます。

民主化されていないデータは、厳格で広範なアクセス制限のある複雑な技術データ ストアにロックされています。データにアクセスするには、データ エンジニアがデータ パイプラインを構築し、ガバナンス ポリシーをナビゲートする必要があります。このような障壁があるため、データへのアクセスには時間がかかり、データ エンジニアリング リソースが不足します。データの探索に関心のある従業員も、データにアクセスする権限を取得する必要があります。このような障壁があるため、データの取得は十分に検討し、慎重に行う必要があります。傾向を調査してアイデアを検証するためだけに複数のデータ セットにアクセスして組み合わせるだけでは、データにアクセスしてスクラブするために必要なリソースを正当化できません。

データ民主化戦略は、データ コンシューマーに適切なデータ セットにアクセスするためのツールと権限を提供します。また、データ民主化により、さまざまな部門やデータ サイロ間でのデータ共有が拡大します。データ共有が拡大すると、従業員は、あまり馴染みのないデータを探索して、理解を深め、好奇心を刺激することができます。異なるドメインのデータは、同じように提示されなかったり、同じ用語が使われなかったり、メトリックが均一に計算されなかったりすることがあります。これらの違いを知ることで、リテラシーが高まります。また、データに関するドメイン間の議論が活発になり、仮定に疑問が投げかけられ、学習が促進されます。

データの民主化はデータ・リテラシーにプラスの影響を与える可能性がありますが、効果的なトレーニングがなければ、システムが機能しなくなる可能性があります。民主主義という政治形態が教育を受けていない有権者にはうまく機能しないのと同様に、データの民主化にも教育とトレーニングが必要です。データ・リテラシーのある労働者は、統計の基礎を理解している必要があります。平均、中央値、標準偏差の概念を理解している必要があります。相関と因果関係、信号とノイズの違いを理解する必要があります。

アクセスの拡大とトレーニングにより、従業員はデータを使ってストーリーを伝える方法を学ぶことができます。ビジネス経験とデータ・リテラシーおよびアクセスを組み合わせることで、従業員はデータを使用して考え方を変え、進歩を促すストーリーを展開することができます。リソースをより効果的に投資して企業のパフォーマンスを向上させることができるため、大きなビジネス価値が生まれます。

従業員の考え方を変え、パフォーマンスを向上させるツールを提供することで、従業員の満足度が高まり、会社に留まる可能性も高まります。Tableau の調査によると、データ スキル プログラムを提供している会社では、従業員の 80% が留まる可能性が高くなることがわかりました。

アクセスが拡大すると、従業員はより多くのことを学び、知識ベースを拡大し、さらに探求と理解を促進できるようになります。このフィードバック ループにより、知識、リテラシー、より優れた意思決定、イノベーション、企業価値の向上がもたらされます。

データ・リテラシーは AI リテラシーをサポートする

ChatGPT の登場により、生成 AI の機能は主流になりましたが、リスクを管理しながら効率を高めるためにそれを実装する最善の方法を見つけるにはまだ長い道のりがあります。その可能性を最大限に引き出すには、より高い AI リテラシーが必要です。

AI リテラシーは、データ・リテラシーの拡張です。データ・リテラシーと同様に、AI リテラシーは、AI アプリケーションとテクノロジーを効果的に使用するために必要なスキルと能力を身に付けることです。AI リテラシーには追加の専門的能力が含まれますが、データ・リテラシーと同様に、批判的思考スキルから始まります。

AI はまだ比較的新しい技術であるため、その仕組みや能力については大きな混乱が生じています。AI リテラシーには、AI の仕組みに関する基本的な理解が必要です。これには、アルゴリズムを動かす高度な数学や統計は含まれないかもしれませんが、データ・リテラシーのある従業員は、モデルの背後にある概念を理解する必要があります。

ニューラル ネットワーク、決定木、線形回帰などの概念を理解し、特定の問題を解決する際の各アプローチの長所と短所を知ることは、知識を深めるために習得すべき重要なスキルです。線形回帰モデルを構築できる必要はありませんが、それが何ができて何ができないかを理解することが重要です。

データ・リテラシーと同様に、AI リテラシーでも、データがどのように収集され、処理され、それが出力にどのように影響するかを従業員が理解する必要があります。合成データの役割は、認識しておくべきもう 1 つの重要な概念です。

AI モデルがどこで失敗するかを理解することも、AI リテラシーを身に付けるための鍵です。モデルが倫理的に使用されるように、モデルの偏りを特定する方法をしっかりと把握することは、効果的な導入にとって重要です。AI モデルは常に進化し、学習しています。場合によっては、新しいデータによってモデルがドリフトし、パフォーマンスが低下することがあります。データ・リテラシーのある従業員は、このリスクを理解する必要があります。

データ・リテラシーのある従業員は、一般的な AI の使用例を超えて革新することができます。データ・リテラシーのある従業員は AI リテラシーを身につけ、貢献する価値を拡大し、生産性を高める方法を学ぶことができます。データ品質に関する健全な懐疑心は、AI モデルが大きな間違いを犯したり、バイアスを増幅したりしないようにするために最も重要です。データ・リテラシーのある従業員は、データ モデルのトレーニングに使用されるデータの品質とニュアンスを理解し、その動作と出力を解釈できます。

データの民主化とAIリテラシー

AI が一般的になるにつれ、人々が AI を監視できることが非常に重要になります。AI が適切に機能していることを確認するには、組織内にデータ・リテラシーと AI リテラシーを備えた従業員が多ければ多いほど、AI が大きな間違いを犯すリスクは低くなります。従業員の大多数が AI の仕組みを理解し、テスト ツールとデータを自由に使用してワークフローに統合することが、新興の AI 時代における競争上の差別化要因になります。すべての従業員が、少しずれているように見える出力を取得するたびにモデルをテストできれば、AI が大きな間違いを犯す可能性は低くなります。

人間と機械がどのようにデータとやり取りし、連携するかは、競争力のある組織のパフォーマンスに大きな影響を与えます。人間と機械の間の障壁や摩擦が少ないほど、データを中心に連携し、組織のパフォーマンスを向上させる機会が増えます。

データ民主化は一般的な従業員の生産性を向上させることができますが、高度な教育を受けたデータ サイエンティストにもメリットがあります。データ サイエンティストは、組織全体に存在する可能性のある個別のデータ セットを使用して、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。多くの場合、データが民主化されていない場合、他のデータ サイロのデータにアクセスするには、承認とデータ エンジニアリングのスキルが必要です。データ民主化戦略とデータ検出戦略を組み合わせないと、データ サイエンティストは、モデルを改善できるデータ セットが存在することさえ知らない可能性があります。すべてのデータにアクセスできないと、データ サイエンティストは、AI 戦略を低下させる可能性のあるエラーやバイアスを含む質の低いデータ セットに頼ることになります。

AIとデータ・リテラシーの推進

データの民主化、リテラシー、トレーニングを文化に取り入れることで、より良い成果が得られます。トレーニングに簡単にアクセスできることは、データと AI のリテラシーを促進する簡単な方法です。少し投資が必要になりますが、データに簡単にアクセスできるようにするデータ民主化戦略を展開することで、従業員はスキルを活用して企業のパフォーマンス向上に貢献できます。データ文化を強化するには、経験豊富なデータ サイエンティストがリーダーシップを発揮して、組織全体でリテラシーを高めるよう奨励します。データ チャットを促進し、ディスカッションやデータ ストーリーテリング演習を活発化することで、データと AI の理解に対する自信を高めることができます。