by Shayde Christian
この記事は、2023/10/5 に公開された「Five Common Pitfalls on the Path to Becoming a Data-Driven Enterprise」の翻訳です。
貴社はすでに、さまざまな情報源からデータを収集し、そのデータを分析して適切な意思決定を行っているかもしれません。その場合、期待通りの結果を得られているでしょうか。洞察が正確ではない、プロセスに時間がかかり面倒である、といったことはないでしょうか？あるいは、限られたユースケースにしかデータを使用できておらず、組織全体に導入するのに苦労している場合もあるでしょう。
顧客の期待が高まり続ける今日の世界で競争するための「鍵」は、データを効果的に活用することです。最善の方法を「確固たる裏付けがない中で推測する」という考え方から、データドリブン型の組織に移行するには、テクノロジー、プロセス、文化の面で組織全体を大きく変える必要があります。そんな中で、多くの組織が、ビジネスの要となるデータへの移行に苦労しています。
今回は、データリーダーになるために克服すべき5つの課題をご紹介します。
データガバナンスの質
洞察は、データによって左右されます。データにエラーや情報の欠落、重複があれば、結果は正確にはなりません。つまり、質の低いデータによって不正確な決定を下す可能性があり、それがビジネスに大きな影響を与えてしまうかもしれないのです。データガバナンスとは、データがクリーンで正確で、使いやすいものであることを保証する方法です。しかし、多くの組織にはデータガバナンスプログラムがないか、効果的なプログラムが必要とするビジネスへの直接的な関わりがありません。
データメッシュを使用すると、真のデータ所有権をビジネス部門に移し、品質を向上させることができます。データは今や「商品」としての価値があります。データメッシュプラットフォームは、セキュリティとガバナンスのすべてを管理し、プラットフォーム内のデータ可観測性とデータカタログ機能により、洞察が高品質なデータに基づいていて得られます。これにより、データガバナンスプロセスの自動化が促進され、生産性と精度が向上します。
サイロ化したデータ
部門を超えた正確な洞察を得るには、多くのデータが必要になる場合があります。ただし、多くの組織ではデータはサイロ化されてしまっています。たとえば各部門のデータが異なる場所に保存されている場合などです。さらに、多くの場合、構造化データと非構造化データは分離されています。そこで、すべてのデータを結合して単一のビューを作成するデータプラットフォームを使用すると、データから組織の全体像を得ることができます。こうして、データサイロを排除することで、データの洞察によるスマートで正確なビジネス上の意思決定が可能になります。
スキル不足
多くの組織では、費用や稼働率の問題から、データサイエンティストを常駐させていません。組織にこうしたスキルが欠けている場合でも、統計学を必要とせずにデータサイエンスの問題に取り組めるテクノロジーを導入し、データアナリストが役割を担うという方法があります。そのテクノロジーとは、使いやすい機械学習インターフェースと、オープンソースでライセンスフリーの機械学習アルゴリズムを意味します。今、大流行している大規模言語モデルも含め、文字通り何百種類もあります。このような戦略は、データサイエンスのスキルを得られること、またデータアナリストがすでにデータ領域に対する知識があるという利点を生かすことで、価値を生み出すまでの時間を短縮できます。
リアルタイムデータの欠如
データドリブンな組織を作るには、ほぼリアルタイムのデータが必要になります。営業契約の自動化を設定する場合、顧客のステータスや価格に関する最新の情報が必要です。昨日のデータでは古すぎるのです。また、リアルタイムデータによって、サイトのオファーや情報をカスタマイズするなど、パーソナライズされた顧客エクスペリエンスを作り出すことができます。さらに、IoTセンサーをオートメーションに使用することは、リアルタイムのデータを収集・管理する能力があって初めて可能になります。
リアルタイムデータの利用は、ハイブリッドクラウドなどのクラウドベースのテクノロジーを利用することから始まります。レガシーなインフラを置き換えることで、従業員やセンサーはどこからでもデータにアクセスでき、最新のデータを見ることができます。次に、リアルタイムのデータ分析と洞察を提供するデータプラットフォームに目を向けるべきです。そうすれば、組織は可能な限り最新の情報に基づいて迅速な意思決定を行うことができるのです。リアルタイムのデータを活用することで、洞察、パーソナライゼーション、自動化を通じて、他社よりも優位に立つことが可能です。
レガシーインフラ
時代遅れのレガシーテクノロジーを使用している組織で、データリーダーになることは不可能ではないにせよ、かなり難しくなります。時代遅れのテクノロジーは、専門スキルの必要性、データのサイロ化、リアルタイムデータの欠如など、データリーダーになることを阻む多くの課題を引き起こすからです。もちろんオンプレミスのレガシーテクノロジーにもその役割があります。しかし、可能な限り最新のプライベートクラウドやハイブリッドな代替手段に移行することで、組織は適切なビジネス上の意思決定を行い、顧客が期待するパーソナライズされたエクスペリエンスを生み出すために必要なデータにアクセスできるようになります。
残念ながら、データ活用に挫折し、その努力を放棄してしまう組織もあります。しかし、Cloudera のようなデータプラットフォームを使用することで、組織はデータを使用する際の一般的に起こりうる課題を克服することができます。適切なツールとプロセスがあれば、データリーダーへの道を歩み始めることができるのです。
真のデータリーダーになる準備はできているでしょうか？次のステップに、いち早く進む方法はこちらをご覧ください。
