ビジネスのためのデータ民主化のヒント | TechRepublic

ビジネスのためのデータ民主化のヒント | TechRepublic
グローバルデータと情報追跡の 3D 視覚化。
画像: James Thew/Adobe Stock

企業がデータを重視すべき理由については決まり文句が数多くありますが、データの重要性について語ることと、それを企業にとって有用なものにすることはまったく別のことです。

参照: 組織のデータガバナンスチェックリスト(TechRepublic Premium)

ここ数年、データ民主化は、データをより有効に活用したいと願う企業と、その目標に向けた魔法のソリューションを販売したいと願うベンダーにとって、合言葉となってきました。

データ民主化とは何でしょうか。また、企業はどのようにこのトレンドを活用して、従業員のデータ慣行を磨き、より有効に活用できるのでしょうか。

ジャンプ先:

  • データ民主化とは何ですか?
  • ビジネスに役立つデータ民主化のヒントとベストプラクティス
  • 企業データの民主化の重要性が高まっているのはなぜでしょうか?

データ民主化とは何ですか?

データ民主化はアクセスがすべてだと誤解されることがよくあります。つまり、「組織内のすべてのユーザーが、技術力に関係なく、データにアクセスして、タイムリーでより洞察力のある意思決定を行えるようにする」ことが目的だと主張する人もいます。

しかし、アクセスは方程式の一部に過ぎず、最も重要な部分ではありません。astorik の創設者である Arpit Choudhury 氏は次のように正しく指摘しています。「データ民主化とは、組織内の誰もが、技術的な知識に関わらず、データに快適に取り組み、自信を持ってデータについて話し、その結果、データに基づいた意思決定を行い、データに支えられた顧客体験を構築できるようにする継続的なプロセスです。」

つまり、データを誰もが利用できるようにすることではなく、従業員が積極的にデータを有効活用できるようにすることが重要なのです。

ビジネスに役立つデータ民主化のヒントとベストプラクティス

データ民主化はアクセスと適切なトレーニングの両方に関係するため、データ民主化を促進し、最終的にその恩恵を受けるために組織が講じる必要がある手順は何でしょうか?

データアクセスを開放する

従来、企業はデータをロックダウンし、アクセス権限を限られた少数のユーザーに限定してきました。これはセキュリティ確保の合理的な方法のように見えるかもしれませんが、データドリブンな意思決定を促進するには最悪の方法です。ガートナーのバイスプレジデントアナリストであるソール・ジュダ氏が主張するように、データガバナンスは「スピードと俊敏性」を重視する必要があり、「従来のデータガバナンスのアプローチは時代遅れ」となっています。

そのため、企業は、組織全体でより迅速かつ効率的なデータ駆動型プロジェクトを実現するために、データへのアクセスを可能にするツールにますます依存するようになっています。

参照:データ スチュワードになるにはどうすればいいですか? (TechRepublic)

データへのアクセスをより広範囲にするため、データガバナンスツールにはポリシーとスチュワードシップ管理機能がますます組み込まれており、より多様なユーザーロールへのアクセスが簡素化されています。また、データガバナンスツールには、AI/MLや関連機能が最初から組み込まれているものも少なくありません。そして、そして重要なのは、組織がAlationなどのベンダーが提供するデータカタログを活用し、企業のデータを継続的にクロールし、Googleのように広範囲に検索できるようにするケースが増えていることです。

企業はデータ アナリストやデータ サイエンティストなどのデータ専門家がデータにアクセスできるようにする必要がありますが、真のデータ民主化とは、有用なデータへのアクセスを高めることであらゆる役割を向上できることを認識することです。

データリテラシーの向上

データ民主化の解決策としてテクノロジーを喧伝する一方で、従業員のデータ読解力の向上に重点を置くことの方がおそらく重要です。確かにこれは部分的にはテクノロジーの問題ですが、それだけではありません。

データリテラシーとは、データを読み、扱い、分析し、議論する能力です。企業は、従業員がデータの取り込みや分析に使用するツールへのアクセスだけでなく、データを理解し活用する能力を重視し、向上させる必要があります。

MITスローン経営大学院の分析で引用されているように、ThoughtSpotの最高データ戦略責任者であるCindi Howson氏は次のように強調しています。「現在、テクノロジーに80%、データに20%を費やしているのであれば、それを逆転させて、テクノロジーを非常に使いやすくし、データにもっと時間を費やせるようにすべきです。」

参照:トップクラスのデータリテラシートレーニングコースのレビュー(TechRepublic)

優れたデータリテラシー計画の基盤は、テクノロジーだけでなく、データ活用能力に重点を置くことであることは明らかです。では、どうすればそれが実現できるのでしょうか?

最初のステップとしては、経営陣の支援を得て、組織内にデー​​タスキルアカデミーを設立することが考えられます。データの重要性に関する一般的なビジョンを浸透させようとするのではなく、個々の企業、各部門、そして具体的な役割と責任におけるニーズやデータソースに合わせてプログラムをカスタマイズする必要があります。

同様に、企業は部門横断的な性質を持つ例を用いて、データが企業全体でどのように役立つかを明確に示す必要があります。統計やルックアップといったデータ分析スキルは難しそうに思えるかもしれませんが、それらを効果的に活用する方法を強調することで、学習がより現実的になり、漠然としたイメージが薄れることもありません。

企業がデータを意思決定における重要かつ明白な要素として認識すれば、データリテラシーの研修ははるかに容易になります。データに関する会話が組織のニーズに即したものになる頻度が高ければ高いほど、従業員は知識を蓄積し、企業データの熟練ユーザーになるために必要な時間を投資しやすくなります。

データウェアハウスをデータレイクハウスに変える

長年にわたり、企業はすべてのデータを一元管理するためにデータレイクを活用してきました。しかし、データレイクは往々にして、ガバナンスとセキュリティの不備に悩まされるデータの沼と化しています。多くの企業は、整理されていないデータをデータレイクに放り込むのではなく、データレイク環境にデータを追加する前に、大規模なデータクレンジングと準備プロジェクトを実施しています。

参照:採用キット: データベースエンジニア(TechRepublic Premium)

データレイクハウス型アーキテクチャへの移行と相まって、企業はデータをより容易に活用し、あらゆるバックグラウンドを持つ従業員が利用できるようにすることができます。データレイクハウスは、データレイク上にトランザクションストレージレイヤーを追加します。組織は、データをETL処理するのではなく、Amazon RedshiftやGoogle BigQueryなどのデータ分析サービスを既存のデータに適用できます。

クラウドを活用する

クラウドはIT支出全体に占める割合は依然として比較的小さいものの、新規純IT支出の大きな割合を占めています。方向性としては、IT支出の最大の割合がクラウドに向かいつつあり、ひいては企業データの増加がクラウドから生み出されるという状況です。これは企業にとって良い面と悪い面の両方があります。

残念なことに、多くの企業がクラウド技術への対応にまだ追いついていません。Zaloniの調査データによると、「新しいクラウド技術を管理するために必要なスキル」を備えていると感じている企業はほとんどありません。

実際、調査回答者によると、クラウドはデータガバナンスの成功を阻む最大の障害となっています。つまり、クラウドは今日のデータガバナンスと民主化における最大のトレンドの一つであり、同時に潜在的な障害でもあります。真にデータを民主化したい企業にとって、従業員にクラウドベースのツールを効果的に活用してクラウドベースのデータを精査する方法を指導することが重要になります。

企業データの民主化の重要性が高まっているのはなぜでしょうか?

企業の事業運営のスピードを考えると、データ分析と知識をIT部門や専門グループだけに委ねるだけではもはや不十分です。確かに、データサイエンティストやその他の専門家は、より高度なデータ分析プロジェクトを遂行できるでしょう。しかし、企業が規模とスピードを維持しながら成長するためには、組織はすべての従業員がデータにアクセスし、活用できるようにする必要があります。

これは、営業部門の誰かが、よりスマートな施設の決定を行うために使用されるデータにアクセスする必要があるという意味ではありませんが、組織全体で、より多くの、より優れたデータの流れがデフォルトになる必要があることを意味します。

次に読む:トップデータ品質ツール(TechRepublic)

開示: 私は MongoDB で働いていますが、ここで述べられている意見は私自身のものです

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