エンタープライズデータ戦略の爆発的な増加を推進する要因
現在、ほとんどの業界では、データの大きな可能性を活用してビジネス モデルを再構築するための変革プログラムに取り組んでいます。マーケティング、販売、サービス、運用のためのデータの収益化への投資は、他の資本の用途よりも一貫して高い ROI をもたらします。
過去数年間にわたる構造化および非構造化ビッグデータの爆発的な増加により、CEO はデータ収益化の流れに乗るようになり、ストレージおよび処理コストの劇的な低下、データ品質、ポリシー、ガバナンス モデル、集約、メトリック、レポート、および監視に対する規制の強化も追い風になっています。
デジタルチャンピオンになる
かつては意思決定に記述的分析と診断的分析のみを使用していた大手機関が、現在では製品、プロセス、サービス、および複数の最前線の活動に予測的分析と処方的分析を組み込んでいます。かつては特定のソースからの構造化データを保存するためにリレーショナル データ ウェアハウスを構築していましたが、現在は大規模な分散ファイル システムを備えた「データ レイク」を運用し、さまざまなソースからの構造化データと非構造化データを取得、保存、即座に更新して、より高速で簡単なデータ アクセスをサポートしています。
同時に、「デジタル チャンピオン」はクラウド テクノロジーを活用して、業務をよりスリムかつ効率的にし、俊敏性とイノベーションを推進しています。これらのチャンピオンのほとんどは、最高データ責任者の下に新しいユニットを設立し、データ変換を実行し、生データを収益、優れたサービス、ブランド ロイヤルティ、より効率的な業務に変換する規律あるデータ ガバナンスを確保しています。
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デジタルトランスフォーメーションを適切に導入すると、莫大な利益が得られます。米国を拠点とする金融サービス大手は、IT データ資産の合理化によって 4 億ドル以上の節約を実現し、収益の増加、資本要件の低減、運用効率の向上によって 20 億ドルの利益を上げました。米国を拠点とする保険会社は、データ主導のビジネスイニシアチブのおかげで、ターゲットセグメントと製品で収益が 25% 増加すると予想しています。
しかし、デジタル変革への投資によるこれらの目覚ましい利益にもかかわらず、他の多くの組織は依然としてデータ プログラムから真の価値を引き出すのに苦労しており、中には総額数億ドルの投資からわずかな利益しか得られていない組織もあります。
では、企業はどのようにしてこれらの苦労を回避し、他社が達成している目覚ましい成果を実現できるのでしょうか? 答え:将来のデータ駆動型企業へと会社を進化させるための中核となるエンタープライズ データ戦略 (EDS) を開発します。
5つの基本原則
明確なデータ戦略を定義する
データ変換の取り組みの指針となるビジョンを定義し、組織を変革するための戦略を設計し、明確で測定可能なマイルストーンを確立します。
データ戦略を具体的なユースケースに変換する
さまざまなユースケースを選択し、目標に応じて優先順位を付け、最優先のユースケースを使用して社内機能を強化し、強固なデータ基盤の構築を開始します。
ユースケースをサポートする革新的なデータアーキテクチャを設計する
ユースケースのロードマップに必要な技術サポートを定義し、後で新しいコンポーネントを簡単に追加できるモジュール式のオープン データ アーキテクチャを設計します。
データ品質を確保するために堅牢なデータガバナンスを構築する
データ品質を評価し、データ品質に対する明確な説明責任を伴う堅牢なデータ ガバナンスを確立し、組織全体でデータ アクセスを容易にするセルフサービス ツールを提供します。
組織を動かして価値を提供する
組織と文化を新しい機能に合わせて調整し、デジタル変革した企業を強化するためのインセンティブを伝え、新しいデジタル機能を活用できるように人々をトレーニングします。
データレイク – 企業のデータ戦略の成功を支援する新しいテクノロジー
変革の時代を迎え、デジタル変革された新しい運用モデルを強化する新しいテクノロジーが生まれています。データ レイクにデータを保存することで、データへのアクセス、柔軟性、俊敏性、リアルタイム分析を実現し、データを収益化する必要があります。
データ レイクはデータ ウェアハウスの直接的な代替品ではありません。これらは、一部重複しながらもさまざまなユース ケースに対応する補足的なテクノロジです。データ レイクを持つほとんどの組織はデータ ウェアハウスも持っていますが、データ レイクのもう 1 つの利点は、実装と運用にかかるコストが安いことです。
データレイク導入のケース
| データレイク | 従来のオンプレミス データ ウェアハウス |
|---|---|
| ネイティブ形式で保存されたデータ | データの変換が必要 |
| 無制限にデータを永久に保存可能 | 大量の保存には費用がかかる |
| スキーマオンリード | スキーマオンライト |
| 分離されたストレージとコンピューティング | 密結合されたストレージとコンピューティング |
企業は、 Azureの場合は Microsoft エンタープライズ製品で既に享受しているセキュリティ、互換性、アクセシビリティ機能、 AWSおよびGoogle Cloud Platformの場合はすぐに利用できる機能を活用して、既存のインフラストラクチャを使用してデータ レイクをほぼ即座に起動できます。
誰もが、より早く実用的な洞察を得たいと考えています。課題はデータの保存ではなく、データにアクセスして分析することです。企業は、競争に打ち勝つ革新的な方法でデータ レイク テクノロジーを実装し、変革を成功させています。今日これらの機能を導入して活用することで、企業は明日のデジタル チャンピオンになる準備ができています。
データレイクから分析への道筋のマッピング
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データ戦略につながるロードマップ
データをアクセス可能かつ使用可能にする、しっかりとしたデータ戦略を作成するには、組織はデータの保存だけでなく、今日の複雑な処理と意思決定の要求をサポートするために、データを取得、アクセス、共有、管理、使用するすべての方法に対処する必要があります。
データ戦略には 6 つのコア コンポーネントがあり、これらはビルディング ブロックとして連携して機能し、組織全体のデータ管理を包括的にサポートします。ロードマップは最初のコンポーネントであるビジョン/戦略にあり、立ち上げと実装を成功させるために経営陣の承認とすべての部門の賛同を得るための重要な要素です。
エンタープライズデータ戦略開発の構成要素
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コアコンポーネントの説明:
1. ビジョン
堅牢なデータ戦略は、ビジネス戦略と人材のロードマップを含むビジョンから始まる必要があります。次の質問をしてください。
- 解決すべき問題は何ですか?
- どのようなデータが役立つでしょうか?
- データのソースはどのようになりますか?
- データはどのように保存され、管理されますか?
- データを分析する方法は何でしょうか?
- データの利害関係者は誰でしょうか?
- チーム内でデータはどのように共有されますか?
これらの推進原則が確立したら、ロードマップ (1 年、3 年、または 5 年) を作成し、その後に価値提案を行う必要があります。ビジョンが策定されるとすぐに、組織はそれを企業、ビジネス、および IT の目標と一致させることができます。
データ戦略実装ロードマップ
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2. ガバナンス
テクノロジー、処理、方法論の変化に伴い、データ ガバナンスはデータ コンテンツに必要な厳密さを提供します。これにより、組織全体でデータが一貫して管理され、データの処理、管理、共有方法に関する決定が個人によって行われるのではなく、データ ガバナンスのルールとポリシーに基づいて行われることが保証されます。
データ ガバナンスの取り組みのほとんどは、特定のプロジェクト活動に限定されています。ただし、効果的なデータ ガバナンスには、次の 3 つの中核要素に重点を置く必要があります。
- 範囲と予算に対処するためのプログラムガバナンス
- 技術標準を設定し、それに準拠するためのアーキテクチャガバナンス
- 要件と一貫性を推進するデータガバナンス
当社のデータによると、デジタル チャンピオン (デジタル変革イニシアチブに成功している企業) の 80%が、データの統合や高度な分析機能の構築を行う前に、強力でスケーラブルな基盤を構築するためのデータ ガバナンス機能に投資しています。
データガバナンス – 基本的な投資
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3. 組織
データ戦略には、コラボレーションを促進し、重複を避けるために、誰がデータを使って何を行うかを文書化することで、機能、手順、組織の役割にも注意を払う必要があります。データの使用方法は人によって異なり、データの収集、管理、分析における個人の役割も異なります。
4. ビジネス
効果的なデータ戦略により、ビジネスと IT が互いのニーズ、能力、優先事項を理解し、共同で組織の方向性を決定できるようになります。これにより、組織は「ビジネス主導またはテクノロジー対応」のアプローチを採用できるようになります。
したがって、統一された目標、アプリケーション、およびメトリックを開始し、ビジネス上の正当性を証明するという考え方です。統合データ戦略の導入への道筋は、目に見える価値測定があればより明確になります。データ戦略では、すべてのレベルでイニシアチブを測定、評価、および追跡する方法の一貫性を強化する必要があります。
5. データ
データ戦略におけるデータ要件は、本質的には、組織がどのようなデータを必要とし、それをどのように共有するかということになります。効果的なデータ戦略では、データ アーキテクチャ、データの移動、データ品質、データ コンプライアンスなど、データ自体に関連する共通のテーマと問題を特定する必要があります。
データ アーキテクチャは、おそらく組織のデータ戦略の最も重要な要素であり、最初のステップは、会社全体のビジネス ユニット間でどのようなデータセットが存在するかを判断することです。データ カタログは、この目的に役立つツールです。その後に続くのがデータ分析です。データ分析では、データをデータ ウェアハウスやデータ レイクなどの単一のリポジトリに保存する必要があります。
最後に、組織は、さまざまなソースから生データを取り込み、それをストレージおよび分析の宛先に複製するためのデータ パイプラインを特定する必要があります。これらすべての要素は、最終的なソリューションが適切なタイミングで適切なビジネス要件を満たすことを保証するのに役立ちます。
6. 技術
データ戦略では、技術アーキテクチャ、サーバー、ストレージ、ネットワーク、スケーラビリティなどのデータの技術的側面にも対処する必要があります。ここでは、技術アーキテクチャの評価と識別が最優先要素であり、次に概念、技術アーキテクチャ、およびデータ フローの定義とドキュメント化が続きます。これらの機能の期待は、利用可能な最高の機能を実現するための相互依存関係です。
組織は、結果として得られたデータ戦略を、以下に示す 6 つの柱に沿った実装戦略とロードマップにまとめることができます。
データ戦略へのフレームワークの整合
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企業の優先事項に応じて、図の右端に作成される新しいビジネス機能は、サービス、販売、マーケティング、または運用機能を次のレベルに引き上げたもの、つまり、データ主導のデジタル変換プロセスになります。このモデルは、企業戦略、データ資産、および図の右端で定義されているデジタル変換されたビジネス機能の結びつきを表しています。
データ戦略の定義が鍵
データ戦略イニシアチブは一度で終わる取り組みではありません。むしろ、短期的な一連の配信マイルストーンを伴う複数年にわたる一連の目標でなければなりません。ほとんどの組織はすでに多数のデータ管理イニシアチブに投資していますが、それらが互いに連携していないと、あまり効果が得られません。
堅牢なデータ戦略により、組織はニーズの拡大と進化に合わせて最善のソリューションを提供できるようになります。また、既存および将来のデータ管理ニーズに対応するためのロードマップにもなります。
Trianz は、数多くの企業がデータ資産を整理、分析、活用して、無敵の競争優位性を確保できるよう支援してきました。
エンタープライズ データ戦略によって組織はどのように変革できるのでしょうか?
Trianz は、今日の最も困難なビジネス課題に対処するためのフレームワーク、設計、テクノロジーの選択肢を備えたツールキットを開発しました。デジタル変革に対する当社のアプローチにより、使用するすべてのアプリケーション、リソース、ツールが、ビジネスへの影響を高める戦略的な意思決定に最適なものになります。
