概要
近年、企業内のビジネスアナリティクスは、大きな変化を遂げています。ハーバード・ビジネス・スクールのKarim Lakhani（カリム・ラカニ）氏は、かつてビジネスアナリティクスは「過去を記録する機能」であったのに対し、現在では、組織の中心となる「将来を予測して意思決定を行う機能」であると述べています。
「これらの機能を担当している人は、技術、財務、戦略を理解する必要があります。」と、ラカニ氏は言います。「様々なマネージャーが、技術とそれにともなう戦略についての知識を深め、スキルアップしなければなりません。」
テラデータは、企業が最も困難な戦略的質問に対する答えを得ることを支援する役割を担ってきた中で、この戦略的転換を行う際に何が有効で、何が有効でないかを見てきました。ビジネス・データ・アナリティクスを組織の中心に据えようとするリーダーを支援するために、そのプロセスにおいて、「やるべきこと」と「やってはいけないこと」をご紹介していきます。
1. 利用可能なデータだけに頼ってはいけません。
ビジネス上の成果を念頭に置いて、データ探索を開始してください。 ノルウェーの外交官 Christian Louis Lange（クリスチャン・ルイ・ランゲ）氏 の有名な言葉に、「テクノロジーは役に立つ使用人であるが、危険な主人である」というものがあります。これはデータについても同じことが言えます。あまりにも一般的な誤りは、データに導かれ、利用可能な情報に限定して分析を行うことです。これでは偏りが生じ、潜在的な解決策が見えなくなるだけでなく、ビジネスに影響のない問題に時間とエネルギーを浪費することになりかねません。また、2020年に生成されたデータの量は 44ゼタバイトに達すると予想されており、大量かつ多様なデータを蓄積する競争には勝てません。大量のデータや多様なデータにアクセスすることは重要ですが、競争上の優位性は、そのデータをビジネス上のどの問題にどのように役立てるかにあります。
テラデータでは、企業がデータから具体的な成果を得るための支援を行う際には、このフレームワークが役立っています。実際にビジネスを前進させる付加価値のあるアクションという観点からアナリティクスを考えるのが最善であると考えています。
2. データへのアクセスを制限しないでください。
データを民主化し、企業で市民データサイエンティストを育成しましょう。 テラデータが最近実施した調査によると、ビジネスおよびITのシニアクラスの意思決定者のうち、データサイエンティストを必要とせずにアナリティクス・インテリジェンスにアクセスして使用するスキルを持っていると答えたのは、わずか25%でした。残念ながら、利用可能なデータの量が急速に増加しているにもかかわらず、企業がアナリティクスからインテリジェンスを得る能力は追いついていません。
このスキルギャップを解消するための1つの戦略は、市民データサイエンティストを育成することです。市民データサイエンティストとは、簡単な分析機能と中程度の高度な分析機能の両方を実行できるパワーユーザーのことです。最近の大手アナリストの調査では、企業のリーダーの80%がこの役割に投資していると答えています。
しかし、市民データサイエンティストが価値を提供できるのは、仕事をするために適切なデータとツールにアクセスできた場合にのみです。テラデータは、Vantageプラットフォームと統合されたセルフサービスのビジネスデータ分析レイヤーである Vantage Analystを通じて、企業が安全にデータを民主化できるよう支援しています。Vantage Analystを使うことで、市民データサイエンティストは、Vantageの分析機能を使用してデータを探索し、インサイトを発見することができます。
3. データガバナンスを、単にデータを保護するルールのリストと考えてはいけません。
ガバナンスが革新的で協力的な行動をどのように促進するかを考えてください。 データガバナンスへのアプローチは、特に企業でのアクセスをオープンにする際には不可欠です。しかし、データガバナンスは、単に整合性とセキュリティを確保するだけでなく、より広範なビジネスデータ分析管理戦略の一環として構築されなければなりません。
MITスローン・マネージメント・レビューによると、データガバナンスはイノベーションを促進する上で重要な役割を果たします。Sam Ransbotham（サム・ランスボサム）氏とDavid Kiron（デビッド・キロン）氏は、「最も効果的であるためには、データガバナンスを組織の文化に組み込む必要がある」と書いています。また、「データガバナンスは、ビジネス価値を引き出すための戦略的システム以上のものであり、実際に組織の行動に影響を与えるものでなければならない」と付け加えています。開発しているプロセスやポリシーの背後にいる人々のことを念頭に置き、参加を促し、サイロ化を防ぐようなガバナンス構造を設計してください。
4. データは、現在の考え方や仕事のやり方を検証するだけに使うのではありません。
新しいプロセス、製品、サービス、そしてビジネスモデル全体を生み出すためにデータアナリティクスを活用してください。 ランスボサム氏とキロン氏は、「既存の業務だけでなく、新しいプロセス、製品、サービス、そしてビジネスモデル全体を革新する」ためにデータを活用する企業が増えていると述べています。人工知能や機械学習を活用して人間の創意工夫を補強し、より多くのデータ処理を自動化することで、ビジネス上の課題や成長機会について創造的に考える時間を社員に確保します。
あらゆるものがデジタル化させる現代において、より多くの人々が企業内でイノベーションを起こせば、より多くのジネス価値を発見することができるでしょう。ビジネス・アナリティクス・チームは、そのプロセスで中心的な役割を果たします。アナリストには、企業の過去、現在、未来に関する情報を得るために必要なツールを提供してください 。