データの区分

 ちまたでは、ビッグデータとかスモールデータなどという難しい言葉が氾濫していますが、今回は古典的なデータの区分についてです。データをその”出所”と”表現”によって区別して、適切な利用をしましょう、という考え方です。

 

 まず、出所による区別ですが、データはそのデータをどこから入手したかによって、【外部データ】と【内部データ】に分けられます。

 外部データは、自分や自分が所属している組織以外から入手したデータです。ぱっと思いつくものとしては、官公庁や業界団体が発表するデータ、会社四季報にのっているデータなどがあります。

 一方の内部データは、自分や自分の所属する組織内で発生したデータです。家庭でいえば家計簿の内容は内部データですし、会社でいえば財務データなどは内部データということになります。

 なぜこのような区分をするのかというと、外部データはビジネスを行う上では是非とも活用しなければならないものだけど、実際に活用するには内部データを扱うのとは異なる様々なコツがいるからです。簡単に言うと、どこにどんなデータがあって、いくら払えば使うことができるかということを知らないと活用できないということです。目的をはっきりして探さないとコスト(データそのものの料金+探す時間、解析する時間)ばかりかかってしまいます。

 

 もう一つの区分である”表現”による区別ですが、これは、データを数値で表す【定量データ】と言葉で表す【定性データ】に分けるものです。

 定量データは、「100万円」とか「12%」というように数値で表されるデータですね。定性データは、「A社よりB社の方が技術力が高い」とか「若い男性」とかいう数値のないデータのことですね。資料を作るときよく定量的に表せと言われますし、基本的には定量データの方が価値が高いと思われていますが、定性データにも、深く考えなくても意味が分かるというメリットがあります。外部データが定量データばかりだと解釈するのが大変な時がありますしね。売上額の数値が何年分も羅列してなくても、「XXの市場は漸減傾向にある」という表現だけで十分な時もありますから。センス良く使い分けなければいけないと思います。

 

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