良いチャンスを逃さないためには、リアルタイムでの決断が不可欠だ。 こうした意思決定のほとんどは、組織の成長データに基づいている。 ビジネス・ユーザーが必要なデータや洞察を得ることができないため、企業はチャンスを逃してしまう。
データを “民主化 “するためには、データを利用できるようにするだけでは不十分だ。 データ主導の経済では、ビジネスを素早く立ち上げるための優れた計画が必要だ。
データの民主化とは、データウェアハウスにある生データであれ、製品分析やビジネスインテリジェンスのためのツールにあるきれいなビジュアライゼーションであれ、人々がデータにアクセスできるようにすることだけではない。
このブログでは、データの民主化とは何か、その戦略的原則とは何かを説明する。
データの民主化とは何か？
データの民主化とは、ITの大規模な参加を必要とすることなく、企業内の誰もがデータを利用できるようにする手続きである。 ビッグデータの価値を最大化するという要求に応えて開発された。
データの民主化計画があれば、ビジネスのすべてのユーザーがデータにアクセスし、より迅速で賢明な意思決定を行うことができる。 その結果、アナリストはデータを探すよりも、データを使うことに時間を割くことができる。 技術的、文化的、ガバナンス的な障壁のために、企業が全従業員に無制限のデータアクセスを提供できない場合がある。
意思決定を改善し、組織の可能性を見出すためにデータを活用できるよう、個人がデータに簡単にアクセスできるようにする必要がある。 その目的は、理解やアクセスに制約されることなく、誰もがいつでもデータを使って選択できるようにすることだ。
データ民主化のメリット
浮き彫りになった危険性を理解し、うまく対処する組織は、データ民主化のメリットをより明確に理解できるだろう。 そのメリットをいくつか紹介しよう：
- より良い意思決定： 現在のトレンドや顧客の要望を活用することで、企業は市場先行のポジションから利益を得ることができる。 すべての従業員がデータにアクセスできるため、会社は一貫性のある調整された結論に達することができる。
- 従業員に力を与える： データにアクセスすることで、グループや個人はより確実にビジネス課題に取り組むことができる。 データを使えるようにすることは、データサイエンティストが担当する仕事のほぼ半分を占める。 内部プロセスの最適化は、データチームをより戦略的な取り組みに集中させることで、時間と労力を節約することができる。
- データ投資ROIの向上： 組織内のすべての人がデータを活用して賢明な意思決定を行えるようにすれば、投資したすべてのデータ・ポイントを最大限に活用できる。
- 消費者インサイトの向上： 市場と消費者については、外部データで十分に立証されている。 このデータをよりよく理解することで、より消費者にフォーカスした選択をすることができ、市場シェアを拡大し、より良い顧客体験をもたらすことができる。
- 並外れた適応力： データは市場や顧客の変化を反映して変化する。 そうすれば、反動的な決断ではなく、予防的な決断を下すことができる。
データ民主化の戦略原則
データ民主化の原則には以下が含まれる：
- 従業員がデータについて質問しやすいようにするにはどうすればいいのか？
- データへのアクセス、しかしどのようなデータがどこにあるのか？
- これは継続的なプロセスであり、組織文化の変革が必要な場合もある。
真のデータ民主化には、技術的なユーザーもそうでないユーザーも等しくデータにアクセスできるようにすることが必要である。 民主化の旅を始めるにあたり、以下の4つの戦略に焦点を当てることを検討しよう：
データ・ディスカバリー
データを見つけるのが簡単なら、アイデアを思いついてからそれを実行に移すまでにかかる時間は短くなる。 ユーザーがビジネス全体からデータへのアクセスを求めるのは簡単でなければならない。 さらに、誰もがテーブル名と関連コンテンツを見ることができるようにする。
グーグルのような検索、簡単なフィルター、データ・プロファイルを含む現在のデータベースを使えば、多様なユーザーがより効率的にデータを見つけることができるだろう。
データ探索
ユーザーは、データ探索のためのコードベース・ツールやノーコード・ツールを使って、データを利用した質問に自分で答え始めることができる。 これにより、データサイエンティストやエンジニアは、必要不可欠なデータ調査やレポート作成から解放される。
データ実験
最先端のデータテクノロジーを採用できるのは、エンジニアとデータサイエンティストだけだ。 しかし、データ初心者がアクセスできるとしたらどうだろう？ ビジネス・ユーザーは、最新のデータ・スーパーパワーにアクセスすることで、データと戯れ、新鮮な洞察やコンセプトを生み出すことができる。
データの自動化
市場調査におけるデータ自動化は、人間のデータ労働をなくすことで、誰にとってもデータをよりシンプルなものにするかもしれない。 組織は、報告手順を自動化し、単調な手作業を排除するためのツールをチームに提供すべきである。 AIボットは、データを識別したり、用語集を自動的に提案したりするために採用されるかもしれない。
結論
データ民主化の課題は、主にチームや従業員の行動によって複雑化するものであり、組織文化の文脈で評価することができる。 さらに、経営陣の事前の選択と方法がこのような状況を招くことも多い。 チームが別々に組まれることもある。
データ・リテラシーはデータ民主主義の前提条件であり、それは継続的なプロセスだからだ。 データ業界はかつてない成長を遂げており、ツールやテクノロジーの発達の速さには目を見張るものがある。 しかし、それが彼らの仕事にどのような影響を与えるかを考えると、データ分野以外のほとんどの個人は、それについていくのが難しく、少々いらだたしいと感じるだろう。
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