AI時代におけるデータ活用の鍵：データOpsの重要な役割とビジネス価値の引き出し方

今日の企業運営の指針は「自律的デジタル企業」であり、以下の三つの重要な特性が定義されています：ビジネスの敏捷性、顧客中心主義、そしてデータ駆動型の意思決定能力です。これらの特性は高品質なデータに大きく依存しており、その価値はこれまで以上に高まっています。しかし、増加し続ける複雑なデータ環境から効率的に価値を抽出することはますます難しくなっています。

BMC SoftwareのCTO、ラム・チャクラバーティは、「多くの組織がデータの価値を認識しているものの、データ管理に苦しんでいる。このことは、データ管理で優れた成果を上げる企業にとっては競争上の重要な利点であり、逆にそうでない企業にとっては存在に関わる脅威です。この問題、いわゆる「ラストマイルデリバリーの課題」は、データ成熟度を達成するために不可欠です」と述べています。

BMCの調査によると、データ成熟度の高い組織は、戦略的意思決定、顧客満足、コスト削減、製品開発においてより良い成果を報告しています。

データ成熟度を達成するための課題

AIの時代において、従来のデータに関する課題は一層厳しさを増しています。データの採掘、保管、分析に関連する費用や、熟練した専門家が必要なため、かなりの投資が求められます。また、デバイスやアプリケーション、人間を介して迅速に生成される新しいデータソースは、複雑さを増しています。戦略的な監視なしにデータサイロが残存することが多く、スムーズなデータ運用のために必要な文化的変革が妨げられています。関係者が期待する規模と洗練さでデータを実行可能にすることは依然として大きな障壁です。自動化やAIが能力を向上させることができる一方で、それらの効果は整合されたデータ管理がなければ低下します。

チャクラバーティは、「多くの組織が限られたユースケースを超えてデータ管理と分析を実行に移すことに苦労しています。運営モデルとプロセスを見直すことが重要です。従来のデータ管理アプローチはAIの時代には不十分です。DataOpsが必要です」と述べています。

DataOpsを理解する

DataOpsは、データ運用の包括的な実践であり、DevOpsの原則、オートメーション及び知性を活用してデータを民主化し、ビジネス価値を引き出します。これは組織内のさまざまな役割をつなぎ、アナリスト、データ所有者、エンジニア、リスク管理チームなどが協力し、データ駆動の洞察を安全に加速させるプロセスです。

チャクラバーティは、「利害関係者間の協力は不可欠です。これがなければ進展は妨げられます。データは共有資産として扱われ、各チームが高価値なユースケースを支えるためにエンドツーエンドのデザイン思考を必要とします」と説明しています。

これにより、競合他社が認識できない顧客行動を理解し、顧客の忠誠度や支出を向上させるなどの収益機会を特定します。さらに、DataOpsは従業員の自己サービス、知識管理、効果的なリスク軽減を通じて生産性と効率を促進します。データを活用して既存の戦略を適応させることは困難ですが、データインテリジェンスが進化するにつれて競争上の優位性となります。

DataOpsの基盤を構築する

自動化はDataOpsを可能にするために重要であり、伝統的および新興のソースにまたがる複雑なデータパイプラインをスリム化します。これには、データの取得、統合、品質管理、テスト、展開、ガバナンスといった段階が含まれ、すべてが行動可能な洞察につながります。監視機能により、これらのパイプライン全体でデータの健康状態とパフォーマンスをリアルタイムで監視することが可能になり、監視の重要性が強調されます。

高いデータ品質を維持することは、AIと分析イニシアティブの成功に不可欠であり、正確性、一貫性、完全性といった懸念に対処します。組織は分析パイプラインにおけるデータ保証のための堅牢なツールを導入すべきです。ただし、データ品質の向上は段階的なアプローチを必要とし、急激なイニシアティブは多大な投資を要することがあります。技術だけでなく、成功するDataOpsにはプロセスの変更と文化の変革が求められ、それは変革的なものとなる可能性があります。

DataOpsの旅を始める

DataOps戦略の実施は、一度にすべての企業のデータ管理の課題に取り組むのではなく、管理可能な目標から始めるべきです。初期のユースケースにデータ品質のベストプラクティスを適用し、高い価値があり簡単に達成できる成果を目指しましょう。努力を拡大する際には、以下の点を考慮してください。

1. エグゼクティブの支持：リーダーシップの賛同を得ることは、部門を超えたコラボレーションに不可欠です。

2. 組織構造：堅固な運営と管理のフレームワークを確立することで、データが組織全体で所有され、管理されることを保証します。

3. 明確な目的：望ましい成果を理解することで、高価値なユースケースに投資しやすくなります。成功したプロジェクトは、顧客維持や従業員生産性の向上といった具体的なビジネス利益に密接に関連しています。

4. 反復プロセス：データ品質の高い基準を維持しながら、小さな体系的な改善を実施し、進捗を基準とし、ベンチマークします。

チャクラバーティは、「小さく始めて、迅速に価値を示し、常に『それで？』と問いかけてください」と助言します。「学び、構築し、スケールし、実践を洗練してください。新しい戦略を体系的に導入すれば、重要な結果を達成できます。」