データドリブンな組織には全員がハンドルを握る必要がある – DATAVERSITY

企業はデータ変革を推進していますが、多くの企業は最初から課題に直面しています。 それで、彼らはどこで軌道から外れるのでしょうか？ まず、データドリブンとは何を意味するのかを定義することが重要です。 データドリブンな組織は、データを収集するだけでなく、 右 データを収集し、それを使用してビジネス全体で行われるすべての意思決定を通知します。 これらの組織は、データをマイニングし、洞察を抽出し、学習を活用してビジネス上の成果をもたらす方法を知っています。 そして彼らは楽しんでいます より高い収益、顧客維持率が向上し、競合他社よりも業務効率が向上します。

何がこれほど多くの企業を妨げているのでしょうか? 多くの場合、データを「IT のみ」の活動として扱うことになり、企業経営者は IT がデータドリブンへのステップを主導し、実行することを前提としています。 しかし、データ変換は IT をはるかに超えて広がっており、このサイロ化されたアプローチが組織を失敗へと導いています。

データ運用が高度な技術を必要とし、その成功には IT が不可欠であることは事実ですが、データ戦略を成功させるには、組織全体からの意見と努力が必要であり、最上位の人々が模範を示してリードする必要があります。 組織が真のデータドリブンになるためには、営業からマーケティング、経営幹部に至るまで全員がハンドルを握る必要があります。 

データはテクノロジーと人によって支えられる

20 世紀の大部分において、企業データは安定した適度なペースで増加しました。 この状況は約 XNUMX 年前に変化し、データの量、速度、真実性が急速に加速しました。 実際、平均的な組織は、 データ量が 63% 増加 毎月 – そして 10 組織中ほぼ XNUMX 組織 彼らはついていけないと言う。 

企業データが制御不能になる恐れがあるため、企業はデータ運用の可能性を最大限に実現するのに苦労しています。 組織は、実用的な洞察を導き出し、イノベーションを促進し、収益を向上させるためにデータを使用する代わりに、データサイロ、沼地、セキュリティ問題、壊れたプロセスを整理することに行き詰まっています。 

多くの組織では、未熟なデータ操作がスプレッドシートの混乱、数値の矛盾、扱いにくいデータ ガバナンスの実践につながります。 こうした問題が積み重なると、人々は自分の組織のデータ、またはデータを使用して意思決定を行うチームを信頼できないと感じるようになります。 突然、データは資産ではなく負債になります。 

高度なテクノロジーは、チームがこれらの課題の多くを解決し、組織がより効果的かつ効率的にデータを管理できるようにするのに役立ちます。 例えば、 データガバナンス ツールはデータを理解し、適切にラベルを付け、品質基準、データの適切な使用とアクセス、規制要件の遵守を保証するポリシーを適用できます。 同様に、データ品質ソフトウェアにより、データのプロファイリング、クレンジング、強化が自動化され、データの精度、完全性、一貫性が向上します。 

ただし、組織がデータの実践とプロセスを強化するには、テクノロジー ソリューションだけでは不十分です。 人もかかります。 最も成熟したデータ運用では、クリーンで高品質なデータへのアクセスを提供するだけでなく、明確に定義されたプロセスと KPI を維持し、従業員が情報に基づいた意思決定を行うためにデータをどのように活用できるか、そしてそれが組織のあらゆる部分にとってなぜ重要なのかを理解できるようにします。そうするために。 テクノロジーと従業員への適切な投資を組み合わせることで、うまくいかないデータ運用と、新たな効率性とビジネス価値を生み出すデータ運用に違いが生まれます。 

よりデータドリブンなビジネスを目指すためのルール 

データドリブンになりたい組織は、「IT のみ」の考え方から脱却し、より協力的なアプローチを採用する必要があります。 それはトップから始まり、経営陣はデータドリブンの原則を体現して、データを中核的なビジネス機能として定着させる必要があります。 

しかし、経営幹部にとって、意思決定の背後に実際のデータを置くことはどのようなものでしょうか?また、経営幹部はどのようにして自分の仕事を示し、意思決定がデータドリブンであることを他の人に証明できるのでしょうか? さらに重要なのは、組織が IT とどのように連携してクリーンで実用的なデータをすべての事業部門に提供し、より適切な意思決定を行えるようにするかということです。 

データ ジャーニーを再燃する際の XNUMX つの考慮事項: 

1. キックスタートを成功させるためのより短いルートを選択します。 多くの場合、組織全体に及ぶ大規模なデータ プロジェクトに取り組むよりも、小規模なプロジェクトから始めて、時間をかけて成功を積み上げていく方が効果的です。 データが役立つ具体的な分野を特定し、焦点を絞ったソリューションを適用し、成功を共​​有してデータ主導の意思決定の価値を実証し、将来的により大規模で複雑なプロジェクトへのサポートを獲得します。 

これは多くの場合、XNUMX つの部門または事業単位に焦点を当てるという形で行われます。 データドリブンの成功の追求にすでに関心を持っている社内組織を見つけ、その経験をテンプレートとして活用して、組織全体にこれらの変更を展開します。 このプロセスを使用してテクノロジーを評価し、ビジネスと組織の変化を理解し、内部リソースがデータドリブンになるために必要なことの専門家になるためのトレーニングの場として機能します。 この最初のフェーズでシステム インテグレーター パートナーを活用することは、システム インテグレーターの成功と知識の移転を確実に成功させるための良い方法です。

取り組みをより小さく、より管理しやすい部分に分割することで、データ機能を徐々に構築および改良し、企業全体にデータ イニシアチブを展開する際に調整および改善します。 また、小規模から始めることで、チームが意思決定にそれを適用することに慣れ、組織内の他のメンバーとのコミュニケーションや教育をより適切に行えるようになります。 

2. データ主導型のリーダーシップを体現する: データ主導の意思決定を導入する上で最も困難な側面は、組織の変革です。 だからこそ、経営幹部のリーダーや経営幹部は模範を示し、トップダウンでデータ主導の意思決定の文化を受け入れる必要があります。 

たとえば、従業員のグループに話すとき、リーダーはデータがどのように意思決定に影響を与えるかについて話す必要があります。 すべてのコラボレーションはデータ主導型であり、利用可能な最良のデータに基づいて意思決定を行う必要があります。 さらにリーダーは、トレーニングとスキルアップ、高品質のデータへのアクセス、組織の成功におけるデータの重要性の明確な理解を提供することで、従業員がデータに基づいた意思決定を行えるようにする必要があります。 リーダーは、データ主導の意思決定は単なるキャッチフレーズではなく、意思決定方法の根本的な変更を必要とするミッションクリティカルな実践であることを理解する必要があります。 

3. AI を活用する: 言語モデル マシン (LMM) と generative AI データドリブンな組織に新しくエキサイティングな可能性を提供します。 これらのツールは、組織が情報に基づいた意思決定を行うためにデータを収集、分析、使用する方法を変革する可能性があります。 特に、LMM を使用すると、言語モデルの上にデータを重ねることで、データへのアクセスと理解を容易にすることができます。一方、生成 AI は、新しいデータ駆動型の洞察を生成することで、意思決定プロセスの自動化と合理化に役立ちます。 

これらの新しいテクノロジーを採用することで、組織は大規模で複雑なデータセットからより迅速かつ正確に洞察を抽出できるようになり、チームがより適切な意思決定を行い、変化する市場状況により迅速に対応できるようになります。 さらに、LLM と生成 AI は、従来のデータ分析手法では見逃されていた可能性のある改善やイノベーションを特定するのに役立ちます。 LLM と生成 AI をデータ戦略に組み込むために早期に行動したデータドリブンのリーダーは、競争力を獲得し、将来の成功に向けて有利な立場に立つことになります。

意思決定の改善から、成長とイノベーションのための新たな機会に至るまで、エンタープライズ データは現代のビジネスのあらゆる部分を促進しており、データへの取り組みを加速するには、組織のあらゆる部分が連携する必要があります。 最も重要なことは、経営幹部のリーダーが、自分たちが運転席にいて、データ戦略の方向性を完全にコントロールしていることを認識する必要があるということです。 

適切なテクノロジーとリーダーシップを整備すれば、企業は今日からデータへの取り組みに備えるだけでなく、長期的な成功に向けた道を歩み始めることができます。

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• 情報源： https://www.dataversity.net/a-data-driven-organization-requires-everyones-hands-on-the-wheel/