第336話｜データサイエンスに求められるプレゼンテーションスキルであるデータストーリーテリング

伝わらなければ意味はない。

なぜなら、伝わらなければ、理解されないし、信用もされないし、一緒に何かをやろうともならないからです。

ビジネスにおいてプレゼンテーションスキルは非常な重要な基礎スキルですが、データサイエンスの世界では、今まで以上に重要になっている気がします。

なぜならば、リテラシーギャップが非常に大きくなりまくっているからです。

どんどん、専門家と実務家、実務家と現場や経営者などの間で、どんどんリテラシーギャップが広がっています。

データサイエンス技術の専門家と、データサイエンスを実務で活用する実務家（RやPythonなどのツールを使い実務課題に挑む人）の間に大きなリテラシーギャップがあり、広がっています。

約10年前には、専門家≒実務家という感じだったので、ここ数年見られるようになった、リテラシーギャップです。

データサイエンスを実務で活用する実務家と、現場や経営者などの間にも大きなリテラシーギャップがあり、広がっています。このギャップは以前からあります。

このあたりは、21世紀の読み書きそろばんは、数理・データサイエンス・AIだ！ と叫ばれる所以の1つでしょう。

今回は、「データサイエンスに求められるプレゼンテーションスキルであるデータストーリーテリング」というお話しをします。

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データインサイトを伝える

データサイエンティストは、より良いアクションや意思決定が行えるように、その結果を活用する現場や経営者に対し、データを分析した結果に対し解釈を加え提供します。

よくあることだと思います。

この提供する「解釈付きのデータ分析結果」を、データインサイトとここでは表現します。

ただ、このデータインサイトが、効果的に伝えられなければ、より良いアクションや意思決定が行えない可能性があります。

優れたプレゼンテーションスキルを持つデータサイエンティストは、データインサイトを明確かつ効果的に伝えることができることでしょう。

データ活用する現場や経営者などが、そのデータインサイトを理解することで、より良いアクションや意思決定が行うことが容易になります。

きっとおそらく、データ活用する現場や経営者などとの信頼を築く鍵となることでしょう。

価値あるデータインサイトが明確かつ効果的に伝わると、「なるほど」と思ってもらえ、その先の「提言（サジェスチョン）」に対し聞く耳をもってくれるかもしれません。

逆に、データインサイトが明確かつ効果的に伝わらないと、その先の「提言（サジェスチョン）」を辛抱強く聞いてくれる可能性は低くなることでしょう。

では、価値あるデータインサイトが明確かつ効果的に伝われさえすればいいのか、となるとそうでもありません。

データインサイト（ファクトと洞察）と提言（サジェスチョン）の間に、当然ですが明確な関係性がある必要があります。

さらに、説得力のあるストーリーである必要があります。

そのプレゼーションスキルを、データストーリーテリングと言います。最近注目されています。

データサイエンス系のプロジェクトは、バックグラウンドの異なる多くの人が関わってきます。

データサイエンティストや機械学習エンジニア、データエンジニアなどだけでなく、活用する現場の人やマネジャー、場合によっては経営者、社内外のIT専門家などです。

結果的にダイバシティになります。

そのため、効果的なコミュニケーションが、データサイエンス系のプロジェクトを成功させる鍵となります。

優れたプレゼンテーションスキルを持つデータサイエンティストは、さまざまな背景や専門レベルを持つ関係者に、データインサイを明確に効果的に伝えることができるため、効果的なコラボレーションが容易になります。

今回は、「データサイエンスに求められるプレゼンテーションスキルであるデータストーリーテリング」というお話しをしました。

なぜならば、リテラシーギャップが非常に大きくなりまくっているからです。

どんどん、専門家と実務家、実務家と現場や経営者などの間で、どんどんリテラシーギャップが広がっています。

不幸なことに、データサイエンス系のプロジェクトは、バックグラウンドの異なる多くの人が関わってきます。

そのため、データサイエンティストが、関係者に対しデータインサイトや提言（サジェスチョン）を明確かつ効果的に伝える必要がでてきます。

そのプレゼンテーションスキルを、データストーリーテリングと言います。