「あらゆる種類の多様性と包含性を確立することが正しいのではなく、データと分析プログラムの価値を拡大することが重要だ。それは、イノベーションを促し、アルゴリズムにおけるバイアスが最小限に抑えるためには不可欠だ」と主張するのは、Gartnerのビジネス分析およびデータサイエンス部門でリサーチディレクターを務めるカーリー・イドイン氏だ。
コンサルティング企業のMcKinsey & Companyから発表された2018年の報告書で、明らかになったことがある。経営陣の人種や文化的な多様性だ。経営陣の多様性の項目で上位4分の1に含まれる企業は、下位4分の1の企業と比べて収益性が平均以上になる割合が33ポイント高かった。また、Gartnerによる最新のビジネスインテリジェンス（BI）調査でも、多様性のあるチームの方がデータ分析戦略からより高い企業利益を上げていることが判明している。そう語るイドイン氏は次のように続ける。「多様性のあるチームの方が均一的なチームよりもパフォーマンスが高いことを示す調査結果はたくさんある」
採用活動を広げるもう1つの理由は、データ分析の人材不足にある。イドイン氏によると、これは深刻なギャップで、データ活用と分析のリーダーは性別や人種的な多様性の先を見越しておかなければならないという。
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