ビッグデータ管理の達人：カオスを未然に防ぐ

それほど昔ではない頃、オペレーターは2つのビジネスシステムを並行して使用していました。通常、ERPや財務プログラムと、Microsoft Officeスイートのアプリケーションです。しかしここ数年、テクノロジーは驚異的な速度で変化しました。SaaS（Software as a Service）アーキテクチャの登場がプロセスに革命をもたらし、ユーザーは必要なすべてをサブスクリプションで利用することを好むようになりました。「State of SaaS-Powered Workplace 2017」によると、16個以上のSaaSアプリを使用する企業が2016年比で33%増加しました。

SaaSシステムはデータ蓄積と分析を容易にし、美しいレポートを即座に生成し、リモート操作機能を提供します。しかし、これは言うは易く行うは難しく、明確な戦略と豊富な技術リソースが必要です。

従業員が従来のテクノロジー戦略をバイパスし、これらの製品を個別に契約することで、重複した取り組みと監視不足が生じます。例えば、クラウドストレージとファイル共有では、従業員を調査すればGoogle Drive、OneDrive、Dropboxなど多様な製品が使われている可能性が高いです。デジタルツール活用の傾向は歓迎すべきですが、多様なサブスクリプションコストの追跡が困難なため、運用が冗長化し高コスト化するリスクがあります。さらに、企業データが分散し、セキュリティ脅威に晒されます。

これらは深刻な問題ですが、さらに大きい問題があります：SaaSアプリが生成する大量のデータです。企業が数十のアプリを使用すると述べましたが、各アプリが生成するデータを考慮してください。ログイン、変更、通知、警告などすべてがデータを生成します。これに数百〜数千人の従業員を掛け合わせると、情報はカオスになります。

「ガベージイン、ガベージアウト」です。データ品質は、インダストリー4.0のツールを活用する上で不可欠です。不完全なユーザー入力、壊れたサードパーティ拡張、不適切なデータポリシーはすべてデータセットの汚染物質となり、貴重なコンピューティングリソースを浪費します。

調査によると、企業はしばしば時間の50〜80%をデータセットのクリーニングに費やしています。これは異常です。これらの業務にあたるリソースは高度な資格を持ち、タイポ修正ではなく分析のために雇われたはずです。データ管理への戦略的アプローチで、これらの問題の多くを解決できます。他のビジネス決定と同様、経営陣が策定し、全機能が支援する包括的な計画が不可欠です。

クロスファンクショナルなデータ管理チームの設置が第一歩です。チームにはIT部門だけでなく、サービス利用者も含め、彼らの意見を反映させます。チームが編成されたら、以下の3つの主要優先事項に注力します。

プロセスとシステムの整合

ビジネスプロセスを詳細に分析し、データ生成ポイントを特定します。その際、以下2つの主要目標を念頭に置きます。

• データ入力の障壁を減らす
• データ活用を促進する

データ管理の障壁を減らす

チームが効率的に働ける共通のSaaSツールセットを特定します。既に職場で使用されているツールを探し、導入プロセスを容易にします。コアアプリをミニロールアウト戦略の一環として活用し、広範な利用を促進します。必要なら従業員を十分に訓練し、動機付けます。また、一度決定したら従業員に遵守を指示します。例えば、Dropboxを選んだなら、誰もGoogle Driveを使わないようにします。

データ活用を促進する

新プロセスを設計したら、SaaSアプリケーションが全体的なデータ分析目標をどう支援できるか検討します。従業員の仕事習慣をデータマイニングで洞察できるか？ サービス間でAPI接続を構築し、データの流れをスムーズにできるか？

エンタープライズレベルのビジネスプラットフォームを導入済みなら、データを単一システムに統合するのも有効です。ただし、保持するデータの選択には厳格であるべきです。不要なデータでシステムを重くするのは避けるべきです。

データを日常業務で効果的に活用する方法を、チーム全体でブレインストーミングします。ダッシュボードを作成し、チームミーティングに組み込むのは良い戦略です。これにより、従業員のKPIを容易に追跡でき、未達成目標への洞察が得られます。従業員にもこれらの戦略を周知し、自分の入力が重要だと分かれば、データ品質を気にかけるようになります。

ユーザー採用

組織の全員がデータの完全性維持の重要性を理解し、義務として参画する必要があります。

コミュニケーションはユーザー採用で主要な役割を果たします。各チームでマネージャーが積極的にメンバーを説得・動機付けます。収集データの成果も定期的に共有し、従業員に自身の行動の価値を知らせます。同様に、問題のあるデータの危険性も明確に伝え、必要なら懲戒措置と結びつけます。

データ管理を企業研修プログラムの重要な側面とし、従業員参加を最大化します。担当部門が定期的にチームミーティング、ワークショップ、ウェビナー、ランチミーティングを主催し、必要なガイダンスとコーチングを提供します。

維持管理とガバナンス

ユーザー採用とプロセス整合がデータイニシアチブの主要目標なら、効果的な維持管理とガバナンスは「ハウツー」マニュアルの役割を果たします。データ管理チームは常に、データ品質維持のための更新されたロードマップの開発に取り組むべきです。この文書はチームリーダーがアクセス可能で、困難に直面した際に常に明確な情報を手元に置けるようにします。これにより、クエリがデータガバナンスチームに殺到せず、一貫性が保たれます。

ガイドは明確、簡潔、要点を絞ったものにし、データセキュリティ、衛生、戦略の役割を盛り込み、ユーザーがデータとどう関わるべきか包括的な指示を提供します。データセキュリティモデルも含め、チームが関連データのみにアクセスできるようにします。

これらはフルタイムの仕事のように聞こえますが、実際そうです。これらの課題は、データサイエンティスト、ビジネスアナリスト、データオフィサーなどと呼ばれる訓練された個人によって対処できます。必要な技術リソースの採用を決して躊躇わないでください。データ管理不備のコストは、人件費より遥かに高くつく可能性があります。