データを適切な観点で診る

ここ数年で組織文化診断を実施する企業は大幅に増加しました。しかしながら、多くの企業で、診断実施後にどのような観点で診断結果を見るのか、診断によって得られたデータに基づいて、経営チームやビジネス上のキーパーソンとどのように対話を重ねてより良い組織文化を創っていけばよいのかという計画がないために、せっかくのデータが使われずにお蔵入りしたままというケースも多く見られます。企業文化、組織文化は確かに複雑な概念ですが、「データを適切な観点で診る事」によって解釈が容易になります。ここでいう「データを適切な観点で診る」とは具体的には、組織文化診断のデータを属性別に分割して見やすくし、ありたい組織文化に一致している部分と、組織として出すべきパフォーマンスに影響を与えているギャップを明らかにするということです。

ここでは、組織文化をよりよく理解し、管理するために使用する一般的なデータの属性例をご紹介します。下記のような一般的なデータの属性に加えて、私達はお客様との対話を通じて組織に最も洞察力をもたらすことができるカスタマイズしたデータ属性の設定収集を容易にするためのサポートを提供します。

一般的な人口統計データに含まれる項目

最も一般的な人口統計データには次の項目が含まれます。

• 部署（役職／部門）
• レベル
• 勤務地
• 勤続年数

大規模な組織で含まれる場合がある項目

大規模な組織では以下の項目も含まれる場合があります。

• ビジネスユニットまたは部門
• 地域および／または国

その他含まれる場合がある項目

その他、以下の項目も含まれる場合があります。

• 年齢（または年齢層ごとの集計）・・・特に最近はミレニアル、Z世代と管理職世代（一般的に40代以上）を見る事が増えています。
• 性別
• 民族
• 人種
• リモート勤務・オフィス勤務の別
• 海外駐在員・現地採用の別
• 旧勤務先（M＆Aプロジェクトの際に使用）
• リーダー（特定のリーダーに報告する回答者ごとにレポートを作成することが可能）

データを選択する際には、回答者の機密を保持できるように配慮しましょう。

* EUの一般データ保護規則（GDPR）では、民族や人種は「センシティブな個人データ」とみなされており、デニソンではEU域内の組織に対してこれらの属性を収集しないよう推奨しています。