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データクラウド

データ活用の進め方

アンカー 1

　データマネジメント組織を立ち上げる際にボトルネックとなるのが、データのコールドスタート問題です。これはデータ収集や蓄積、活用までのリードタイムが長く、成果が出るまで時間がかかることを指します（図1）。経営層はデータ活用の速やかなビジネス貢献を期待しますが、組織規模が大きくなると散在するデータをかき集め、データ定義を特定するだけでも時間がかかるのが実情です。

図1 データ活用の工程とビジネス価値

データマネジメントとは

　ところでデータマネジメントとはそもそも何でしょうか。データマネジメントのバイブルであるDMBOKによると、『データマネジメントとはデータをビジネスに活かすことができる状態を継続的に維持、さらに進化させていくための組織的な営み』と定義されています。

　データをビジネスに活かすことができる状態を継続的に維持しなければならないのにもかかわらず、前述の状態だとデータマネジメントの導入を決めた経営層の期待を裏切る形となってしまいます。

データマネジメントの進め方の目指すべき姿

　では、経営層の期待に答えるデータマネジメントの進め方とそれを実現させる組織体制とはどのようなものでしょうか。

それはクイック・ウィンによるデータ提供と継続的なデリバリ・改善活動により、実績を積み上げていくことです（図2）。データの重要度に応じた優先度をつけ、課題解決に貢献するデータから利用できる環境を作り上げていく必要があります。また、優先度の定義は経営課題における重要度とも連動するため、機動的に変更が入る可能性があるため、アジャイルでの推進と非常に親和性が高いのが特徴です。

図2 データ活用の進め方のあるべき姿

　このようなアプローチにより、データが蓄積→ユーザー部門が拡大→ナレッジの蓄積という、より強固なデータ基盤と部門のミッションを後押しする良い環境を実現することが可能です（図3）。

図3 データ活用の好循環のイメージ

データマネジメントの組織・体制の目指すべき姿

　進め方のイメージはついたかと思いますが、どのような組織体制を構築すれば実現することが可能でしょうか。この際重要になってくるのがデータスチュワードの存在です。データスチュワードの役割は

  1. データ品質に責務

  2. 業務部門との調整

  3. データ発生/変更管理

  4. ルール標準化

  5. 個別プロジェクト統制

とデータプロジェクトの司令塔としての役割だけでなく、走攻守全てを担います。​

　このようなビジネスサイドとのコミュニケーションハブとなり、データ品質に責務を負い、各データへの理解と要件調整や利用統制を担う担当官を配置できるかがデータマネジメント部門のプレゼンスに関わってきます。

図4 データマネジメントの組織・体制の目指すべき姿

　スキルセットとしては非常に多岐のものが求められます。エンジニアリングスキルだけでなく推進能力も高く、業務を理解しているというマルチな技能が必要で、シニアメンバーを当てるべきです。

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​　ところがこのようなスキルセットを有している人材は社内だけでなく、市場でもなかなか見当たりません。当社ではデータマネジメント領域の課題に対して体制構築から支援しておりますので、課題感ございましたらお気軽にお声がけください。

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