企業のデータへのアクセスと活用方法は、ここ数年で劇的に変化しました。特に、データ分析ツールがより使いやすくなり、他のデータプラットフォームがセルフサービスソリューションを提供するようになったことが挙げられます。しかし、アクセスしやすいデータツールが増えているにもかかわらず、大多数の企業は依然としてビジネスデータの潜在能力を最大限に活用しておらず、データサイエンスチームの能力と能力に完全に依存しています。データサイエンティストを雇用できる予算や人材が確保できる場合も例外ではありません。
参照:採用キット: データサイエンティスト(TechRepublic Premium)
データサイエンティストの人材不足とチームのリソース不足に対処するため、多くの企業が、新たな従業員グループやエンドユーザー層にデータアクセスを民主化するためのツールやリソースに投資しています。データの民主化は、組み込み分析などのイノベーションと相まって、さまざまなバックグラウンドを持つビジネスユーザー、さらには一般消費者でさえ、データを理解し、日々の業務に活用することを可能にしつつあります。
大手ビジネス インテリジェンス企業 Sisense の CEO、Amir Orad 氏は最近、TechRepublic に対し、データの民主化、データの役割と責任の変化、そして今日の経済においてデータを使用して新たな収益機会を生み出す戦略に関して見られる傾向について語りました。
ジャンプ先:
- ビジネスにおけるデータ民主化の推進
- データ民主化の課題
- 組み込み分析の台頭
- データアクセスを民主化するためのヒントとコツ
- データ管理の役割と責任
- 世界経済におけるデータの役割の進化
- アミール・オラドについて
ビジネスにおけるデータ民主化の推進
TechRepublic: なぜ企業はデータの民主化を進めているのでしょうか？このトレンドはどのようにして始まったのでしょうか？
オラド：そもそもデータ活用が始まったのは、彼らが以前よりも多くのデータを保有し、データにはこれまで考えていた以上の大きな潜在能力があることを理解したからです。資産が増え、その資産からより多くの価値を引き出せると分かれば、それを活用したいと思うのは当然です。それだけです。もし別の理由を挙げるなら、同業他社や競合他社がデータ資産をますます活用しているからです。取り残されるのは得策ではありません。
2000年頃には「インターネット企業」という言葉があったことを覚えているほどの年齢です。しかし、今ではすべての企業がインターネットを活用しなければ倒産してしまうため、この言葉はもはや通用しません。今日では「データ企業」や「データドリブン企業」という言葉が使われています。将来的には、データを活用する企業と倒産する企業だけが残るでしょう。データを使わないという選択肢はもはや存在しないのです。
民主化されたデータ文化を実現するには、様々な方法があります。大量のデータを活用するために、必ずしもデータサイエンスチームは必要ありません。他にも活用できる手法はいくつかあります。実際、地球上には、現在のデータニーズをすべて満たすだけの十分なデータサイエンティストは存在しません。将来、そのような人材を確保したいと思っても、データサイエンスの優秀な人材を雇う余裕がなかったり、人材を見つけられなかったり、あるいは何らかの理由でアクセスできない企業が数多く存在するでしょう。
データ民主化の課題
TechRepublic: データ民主化に対する最大のインフラストラクチャ上の障害は何ですか?
Orad:最大の問題についてお話ししましょう。統計によると、組織の従業員の 80% が BI ツール、データ ツール、分析ツールを活用しておらず、これはここ数年にわたって一貫した問題となっています。
第一世代のデータ分析ソフトウェアは、ITへの依存度が非常に高く、大きくて扱いにくいソフトウェアでした。使いにくく、扱いにくく、限られた人しかアクセスできませんでした。そのため、コスト、技術、人材の要件により、データへのアクセスが大幅に制限されていました。
約10年前に私たちが成し遂げた大きなブレークスルーの一つは、TableauやPower BIといったツールの登場です。これらはビジネスアナリスト向けのシンプルなデスクトップツールであり、導入率が人口の約20%にまで上昇しました。これらのツールによって技術的な制約が軽減され、データツールや分析ツールをビジネスアナリストが利用できるようにするために、大規模で扱いにくいITシステムは不要になりました。地球上のほとんどの人がビジネスアナリストではないという問題が依然として残っていますが、これらのテクノロジーは導入のハードルを間違いなく押し上げました。
今日のデータツールのほとんどは、ビジネスに精通した人々や、その分野の専門家であるビジネスアナリストによって使用されています。これらのツールは、日常業務システムとは別のシステムにある分析ツールを使用しているため、多くの場合、専用のエネルギーを投入する必要があります。そのツールにアクセスすることを覚えておく必要がありますが、それは文脈から外れ、日常業務のワークフローから外れています。そのため、専門知識が失われることや、サイドシステムであることによる直感的なアクセスの欠如が、依然として存在する溝を生み出しています。
それが今の私たちの現状です。問題はテクノロジーそのものではなく、テクノロジーを使うには高度なスキルが必要であり、別途アクセスしなければならない別のテクノロジーであるということです。
組み込み分析の台頭
TechRepublic: 企業は現在のツールとデータ民主化の問題をどのように解決できるでしょうか?
オラド：では、逆に、あなたがデータ分析の専門家ではない個人の消費者だと仮定してみましょう。それでも、Netflixを視聴したり、Amazonで商品を購入したり、Googleマップを使ったり、FacebookやInstagramでおすすめ情報を確認したりといった日々の行動を通して、地球上で最も高度なAIと分析技術を日々利用していることになります。では、消費者であるあなたは、ビジネスパーソンであるあなたよりも、どのようにしてより高度な分析技術にアクセスできるのでしょうか？
消費者向け製品企業が行っていること、そしてビジネス側で十分に実行されていないことは、Amazon や Instagram などの日常的な製品に分析機能を組み込むことです。
操作があまりにもシンプルなので、気づかないほどです。ワークフローの中で自然にTikTok動画のおすすめが表示されるので、驚くようなことはありません。別のシステムにログインして「金曜日に見たい動画をすべて表示」といった分析クエリを入力し、同じ結果を得る必要はもうありません。
私と Sisense のアプローチは、ビジネスにデータ ツールを効果的に使用していない残りの 80% の壁を打ち破る最善の方法は、TikTok、Amazon、Netflix と同等になることだと認識することです。
私たちは、日々利用するシステム、ツール、ワークフローに分析とインサイトを注入、組み込み、あるいは統合しています。そして、分析を直感的で状況に応じたものにします。分析を、ごく少数の分析担当者がアクセスするための別のシステムに置くのではなく、直感的に操作できるものにします。これはテクノロジーの転換であり、アプローチの転換であり、人材の転換でもあります。なぜなら、分析が組み込まれれば、もはや専門家である必要はないからです。
データアクセスを民主化するためのヒントとコツ
TechRepublic: データをより使いやすくするために企業が取るべきその他の重要なステップは何ですか?
オラド：多くの企業では、データが組織内に分散しており、非常に非効率的な形で利用されています。油田があれば簡単にアクセスできますが、油田が1000箇所もあるとなると、時間の無駄です。まずは、何らかの方法でデータにアクセスできるようにする必要があります。クラウド上の大規模データベースは、この分野で優れたソリューションとなっています。
ステップ2は、顧客や外部ユーザーを含むすべての人がインサイトにアクセスできるようにするという決断です。先ほど挙げた例をNetflixの視点で考えると、彼らはインサイトをエンドユーザーに提供していると言えます。多くの企業がこうしたデータ資産を保有していますが、そのインサイトを従業員だけでなく、より多くの情報を求めるエンドユーザーにもアクセス可能にできることに気づいていません。
参照:ビジネスのためのデータ民主化のヒント(TechRepublic)
クラウドとデータの一元化、そしてより多くの人々がデータにアクセスできるようにすることについてお話ししました。これらの企業に最後に伝えたいのは、大胆に夢を見てくださいということです。
分析とデータは、特にAIなどの最新技術を活用することで、魔法のような効果を発揮します。データ活用で大きな成功を収める人と、ある程度成功している人の間に見られる大きな違いは、彼らが使用するテクノロジーではなく、むしろ彼らの革新性と想像力です。
私たちが提携している危機対応テキストライン会社の例を挙げましょう。サンフランシスコのゴールデンゲートブリッジに行くと、橋の最初の支柱に「自分自身について悪い考えが浮かんだら、この番号に電話してください」と書かれた銘板があります。その番号に電話すると、誰かが電話に出て助けてくれます。
かつて、ある非常に聡明な人物が、困っている人に最善のアドバイスを人間に頼るのではなく、機械学習を使って過去の履歴、その人の人口統計、天候などの要素に基づいていくつかの選択肢を推奨するというアイデアを思いつきました。今では、このアイデアを活用することで、結果としてより多くの命が救われています。これは技術的な革新ではなく、「私たちにもできるだろうか？」という問いかけから生まれた、想像力豊かな行動でした。
想像力と創造力は、実はこうした種類のデータ テクノロジーを活用するための大きな要素であると私は考えています。
データ管理の役割と責任
TechRepublic: 特にデータ人材の不足が見られる中、データ管理の役割と責任はどのように変化する必要があるとお考えですか?
オラド：質問をする人と環境を管理する人を区別する必要があると思います。以前は、データアナリストはデータを整理するだけでなく、それについて質問する役割も担っていました。
自然言語処理やクエリといった強力なAI機能の導入により、これらのシステムではデータに関する質問を英語で入力するだけで済みます。つまり、誰でも実行でき、専任の専門家は必要ありません。
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)
第二に、極端なエッジケースにはデータサイエンティストが関与する必要がありますが、実際には多くの機能において彼らは必要ありません。今日では、AIと機械学習を活用することで、データサイエンティストやデータアナリストを必要としない、すぐに使える高度なフォーカシングツールが利用可能になっています。必要なのは、人間がツールにデータを与えることだけです。ツールは、データの季節性、ピークと谷、その他の変数に最も適切な手法を見つけるまで、さまざまな手法を試します。
データサイエンティストは依然として非常に必要とされていますが、今後はより複雑なエッジケースに重点を置くようになるでしょう。私たちが行う一般的なタスクはすべて、AIと機械学習によって自動化されるでしょう。私たち自身の製品でも、その傾向がますます顕著になっています。
世界経済におけるデータの役割の進化
TechRepublic: 今後の世界経済におけるデータの役割について最後に何かお考えはありますか?
オラド：データは「新しい石油」とよく言われますが、実はデータから収益源を生み出すことができるという点に気づいていないかもしれません。データは単にコスト削減のためだけでなく、収益の創出にも役立つのです。
参照:採用キット: ビジネス情報アナリスト(TechRepublic Premium)
企業が現在の経済状況を生き抜く方法を模索している今、これは特に喜ばしいことです。当社には数百、いや、千人以上のお客様がいらっしゃいます。彼らは、これまで当社が提供していなかった新しいデータやデータを活用し強化されたアプリケーションを活用することで収益を上げています。今こそ、彼らにイノベーションを起こす絶好の機会です。なぜなら、当社はデータを有し、その付加価値から恩恵を受けられるユーザーを抱えているからです。
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アミール・オラドについて
アミールはSisenseのCEO兼取締役会長です。企業の構築と成長に注力し、スタートアップ企業を数億ドル規模の収益と複数のM&Aで業界リーダーへと導いてきました。彼はビッグデータとサイバーセキュリティ事業の成長を専門とする連続起業家であり、これらの分野で25年以上のリーダーとしての経験を有しています。
NICE Actimize在籍中、事業を10倍に成長させ、売上高ランレートを2億ドルにまで引き上げました。それ以前はCyotaの共同創業者であり、同社はRSA Securityに売却されました。コロンビア大学でMBAを取得し、SaaS企業トップ50 CEOに選出されています。
注: このインタビューは長さと明瞭さを考慮して編集されています。
