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
ほとんどの業界は、データの莫大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、営業、サービス、オペレーションにおいてデータを収益化するための投資は、他の資本の使い道に比べて一貫して高いROIを生み出しています。
過去数年間における構造化および非構造化ビッグデータの急増は、CEOたちがデータの収益化に乗り出すきっかけとなりました。これに加えて、ストレージや処理コストの劇的な低下や、データの品質、方針、ガバナンスモデル、集約、指標、報告、監視に対する規制の強化も影響しています。
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」たちは、クラウド技術を活用して、業務をより効率的にし、敏捷性とイノベーションを推進しています。こうしたチャンピオンの多くは、データ変革を推進し、厳格なデータガバナンスを確立するために、チーフデータオフィサーの下に新たな部門を設置し、生のデータを収益、サービスの卓越性、ブランドロイヤルティ、そしてより効率的な運営に変換しています。
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適切に実施されたデジタルトランスフォーメーションは、莫大な利益をもたらします。米国に拠点を置く大手金融サービス企業は、ITデータ資産の合理化によって4億ドル以上のコスト削減を達成し、追加の収益、資本要件の削減、業務効率の向上により20億ドルの利益を得ました。米国の保険会社は、データ駆動型のビジネス施策のおかげで、ターゲットとするセグメントや製品において利益を25%増加させることを見込んでいます。
それにもかかわらず、デジタルトランスフォーメーションへの投資から得られたこれらの印象的な利益にもかかわらず、多くの組織はデータプログラムから実際の価値を引き出すのに苦労しており、数億ドルに達する投資に対してほとんどリターンを得られないケースもあります。
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
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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。
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データ戦略を具体的なユースケースに変換する
いくつかのユースケースを選び、目標に沿って優先順位を付け、最優先のユースケースを活用して内部能力を強化し、しっかりとしたデータ基盤を築き始めます。
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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の設計
ユースケースのロードマップに必要なテクニカルサポートを定義し、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。
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堅牢なデータガバナンスを設定してデータ品質を確保
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持つ堅牢なデータガバナンスを確立し、組織全体の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。
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組織を動員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、デジタル変革された企業に力を与え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するための人材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。
誰もがより迅速に利用可能なインサイトを求めています。課題はデータの保存ではなく、データへのアクセスと分析です。企業はデータレイク技術を革新的に活用し、競争に勝ち抜いて変革に成功しています。今日これらの機能を展開し活用することで、明日のデジタル・チャンピオンとなる準備が整っています。
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利用可能にするためのしっかりとしたデータ戦略を構築するには、組織はデータの保存だけでなく、データの取得、アクセス、共有、管理、利用のすべての方法に対処し、今日の複雑な処理および意思決定の要求をサポートする必要があります。
データ戦略には、組織全体でデータ管理を包括的にサポートするために連携して機能する6つの主要なコンポーネントがあります。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」に位置しており、成功した立ち上げと実施のために経営陣の承認と全部署の協力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のでしょうか?
- データはどのように取得されますか?
- データはどのように保存および管理されますか?
- データの分析方法は何でしょうか?
- データステークホルダーは誰になるのか?
- データはチーム全体で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、組織のデータ戦略の中でおそらく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特定することです。この目的にはデータカタログが有用なツールです。その後、データ分析が続き、データは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
データ戦略は、データの技術的側面にも対処する必要があります。例えば、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です。技術アーキテクチャの評価と特定が優先要素となり、その後に概念的な技術アーキテクチャやデータフローの定義と文書化が行われます。これらの機能的期待は、最良の利用可能な機能を実現するための相互依存性を持っています。
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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企業の優先順位によって、グラフィックの最右端に示された新しいビジネス能力は、サービス、販売、マーケティング、または運用能力など、次のレベルに引き上げられたものになります。つまり、データ駆動型のデジタルトランスフォーメーションプロセスです。このモデルは、企業戦略、データ資産、およびグラフィックの最右端に定義されたデジタルトランスフォームされたビジネス能力の交点を表しています。
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。
