目次
- 0.1 変革段階の企業は、データリソース、熟練した人材、クラウドベースのインフラを最大限に活用し、先進的なソリューションを本格的に展開しています。この段階では、デジタル技術が企業活動の中核を担い、組織全体が変革を遂げ、競争優位性を確保しています。
- 0.2 この段階の企業は、足並みが完全にそろった全社的なデジタル戦略の実行に成功しており、優先度の高いデジタルソリューションを幅広く採用して、価値の高いインパクトを生み出しています。
- 0.3 各段階をもとに、上位30%のデジタル先進企業（デジタルリーダー）と、下位20%のデジタル対応が遅れている企業（デジタル後進企業）に分類し、企業を3つのグループにセグメント化します。本レポートでは、これらの層間の比較とその差異が焦点となっています。
- 0.4 デジタルリーダー企業は、組織のトップからの明確な指導によって変革が推進されますが、これはCEOだけでなく、経営層全体が一丸となって共通のビジョン、戦略、ロードマップを共有することが重要です。トップダウンのアプローチに加え、各CxOが責任を持って取り組むことで、全社的なデジタルイニシアチブが効果的に推進されます。
- 0.5 多くの企業では、CxO間の連携が不足し、デジタル化の遅れや導入の失敗に対して責任の押し付け合いが発生しています。特にデジタル後進企業では、経営層が派閥化し、各イニシアチブ間でのコミュニケーションが取れていないケースが多く見受けられます。対照的に、デジタルリーダー企業では、各CxOが互いに連携し、共通の責任を負いながらデジタル戦略を推進しています。
- 1 データコンサルタントの視点から企業のデジタル戦略に対する分析を強調し、段階ごとの具体的な取り組みや課題、経営層の役割にフォーカスを置いています。デジタル技術とデータ駆動型の意思決定の重要性をより明確に示し、企業の成功要因をデータ活用に結びつけています。
データアーキテクチャの見直しによるビジネス成果
ある企業は、データアーキテクチャを見直し、バージョン率の向上と住宅ローン相談予約の増加に成功しました。この2つのデジタルソリューションを本格的に導入した結果、6ヶ月で売上が30%成長するという顕著な成果を上げました。ここでのポイントは、データの効果的な活用と、顧客行動に即したデジタルソリューションの展開が、収益向上に直結したことです。
デジタルリーダーと後進企業の差異
デジタルリーダー企業は、顧客志向ソリューションの拡大に必要な機能において、デジタル後進企業と比較して平均で2.4倍のデジタル成熟度を達成しています。特に、顧客志向ソリューションの70%以上を成功裏に展開している企業は、以下の要素を有している点が共通しています。
成熟したデータエコシステム：一貫したデータ戦略を持ち、顧客に関連するデータを横断的に活用。
部門横断のチーム編成：部門間の連携を強化し、先導的プロジェクトに従事する専門チームを編成。
バリュー・ステアリング：プロジェクトの価値を明確にし、継続的に成果を評価。
クラウドサイバーセキュリティの優先化：経営層がサイバーセキュリティを企業戦略の一環として位置付け。
顧客志向ソリューションの運用と組織体制
これらの企業では、製品エクスペリエンスやカスタマージャーニーに関するデータ分析を部門横断的に管理しています。これにより、CMO（最高マーケティング責任者）、CTO（最高技術責任者）、CIO（最高情報責任者）の役割が一部重複する可能性が生じています。しかし、この重複はデジタル成熟度の向上に必要な連携と調整を推進するための機会とも言えます。
CMOの役割と経営層のサポート
過去の調査では、CMOがカスタマーエクスペリエンスジャーニーの設計と運用に責任を持つことが多いとされており、顧客志向ソリューションの拡大において重要な役割を果たしてきました。しかし、最新の調査では、CMO単独ではソリューションの成功的な拡大を実現するのは難しいことが示されています。ソリューションを全面的に拡大・実行するためには、経営層全体のサポートが不可欠です。
データを効果的に活用し、部門横断の協力体制を築くことで、企業はデジタルソリューションの成功的な展開を実現できます。特に、経営層が一丸となり、デジタル変革を支援することで、顧客志向のアプローチを全社的に推進する基盤が構築されます。
データ分析の基礎:
「長期にわたるビジネスのデジタル能力と成熟度に関する調査を実施しました。データ分析の結果、新型コロナウイルスのパンデミック以降、デジタル成熟度の高い企業とそうでない企業の間で、レジリエンスとパフォーマンスの差が顕著に拡大しました。具体的には、デジタル成熟度上位25%の企業と下位25%の企業を比較すると、収益成長率に平均15%の差が見られました。」
調査方法の詳細化:
「BCGとGoogleの共同調査では、定量的および定性的手法を組み合わせたアプローチを採用しました。具体的には、世界72カ国の2,000社を対象とした大規模なオンライン調査、150名以上の専門家やソートリーダーへの深層インタビュー、そして各企業の財務データと市場データの分析を実施しました。この多角的なアプローチにより、デジタルソリューションの拡大成功要因を特定しました。」
評価指標の具体化:
変更後:
「各企業のデジタル対応度を評価するため、BCGのデジタルアクセラレーションインデックス（DAI）を基にデジタル対応スコア（DES）を開発しました。DESは0から100の尺度で、以下の3つの主要カテゴリーを評価します：
デジタルソリューションの採用度（40%）
テクノロジーインフラストラクチャの成熟度（30%）
デジタル人材とスキルの充実度（30%）
さらに、これらのカテゴリーを15の詳細な観点に分解し、各企業の総合的なデジタル対応度を算出しました。」
データ分析結果の視覚化:
「調査結果を基に、企業のデジタル成熟度を4段階に分類しました。以下は、各段階の特徴と分布を示す図表です。」
この図表は、調査対象企業のデジタル成熟度の分布を視覚的に示しています。各段階の特徴と、その段階に属する企業の割合が一目で理解できます。
- 結論と推奨事項:
「本調査の結果、デジタル成熟度の高い企業は以下の3つの要素を重点的に強化していることが判明しました：
- データ駆動型の意思決定プロセス（相関係数 r = 0.78）
- クラウドテクノロジーの積極的採用（相関係数 r = 0.65）
- デジタルスキル教育への継続的投資（相関係数 r = 0.59）
これらの結果を踏まえ、企業がデジタル成熟度を高めるために、以下のアクションを推奨します：
- 全社的なデータリテラシー向上プログラムの実施
- クラウドファーストアプローチの採用と、レガシーシステムの段階的移行
- デジタルスキルの内部育成と外部からの獲得を組み合わせた人材戦略の策定
これらのアクションを実施することで、今後18-24ヶ月以内に、デジタル成熟度を1段階以上向上させる可能性が高まります。」
発展段階にある企業は、デジタル技術の戦略的価値を理解し、優先度の高いソリューションの導入を模索しています。この段階では、必要なデータインフラや専門知識の整備に着手し、デジタル化の初期フェーズを積極的に進めています。
変革段階の企業は、データリソース、熟練した人材、クラウドベースのインフラを最大限に活用し、先進的なソリューションを本格的に展開しています。この段階では、デジタル技術が企業活動の中核を担い、組織全体が変革を遂げ、競争優位性を確保しています。
この段階の企業は、足並みが完全にそろった全社的なデジタル戦略の実行に成功しており、優先度の高いデジタルソリューションを幅広く採用して、価値の高いインパクトを生み出しています。
対応段階にある企業は、全社的なデジタル戦略を完全に整合させ、優先度の高いソリューションを効果的に展開しています。このフェーズでは、デジタル技術が組織全体で統合され、データ主導の意思決定により高いビジネス価値を創出しています。
各段階をもとに、上位30%のデジタル先進企業（デジタルリーダー）と、下位20%のデジタル対応が遅れている企業（デジタル後進企業）に分類し、企業を3つのグループにセグメント化します。本レポートでは、これらの層間の比較とその差異が焦点となっています。
デジタルリーダー企業は、組織のトップからの明確な指導によって変革が推進されますが、これはCEOだけでなく、経営層全体が一丸となって共通のビジョン、戦略、ロードマップを共有することが重要です。トップダウンのアプローチに加え、各CxOが責任を持って取り組むことで、全社的なデジタルイニシアチブが効果的に推進されます。
多くの企業では、CxO間の連携が不足し、デジタル化の遅れや導入の失敗に対して責任の押し付け合いが発生しています。特にデジタル後進企業では、経営層が派閥化し、各イニシアチブ間でのコミュニケーションが取れていないケースが多く見受けられます。対照的に、デジタルリーダー企業では、各CxOが互いに連携し、共通の責任を負いながらデジタル戦略を推進しています。
データコンサルタントの視点から企業のデジタル戦略に対する分析を強調し、段階ごとの具体的な取り組みや課題、経営層の役割にフォーカスを置いています。デジタル技術とデータ駆動型の意思決定の重要性をより明確に示し、企業の成功要因をデータ活用に結びつけています。
柔軟なデータ管理の確立
エッジ、オンプレミス、マルチクラウド環境におけるデータの取得、保存、検索、処理をスムーズに行えるインフラの柔軟性を確保することは、データ駆動型ビジネスの基盤です。これにより、データ管理の一貫性と拡張性が維持され、急速に変化するビジネスニーズに対応できるようになります。
クラウド間のポータビリティ
クラウド環境間でのデータの移行や共有をスムーズに行えるポータビリティが重要です。コンピュートリソースとストレージを切り離し、クラウドオブジェクトストレージ（例：Apache Ozone、Amazon S3、Azure Data Lake Storage、Google Cloud Storageなど）を活用することで、コスト効率と柔軟性が向上します。これにより、特定のクラウドプロバイダーに縛られないデータ戦略を構築できます。
統一されたAPIとストレージコネクターの重要性
エンタープライズレベルのデータプラットフォームでは、一貫したAPIレイヤとプラグイン式のストレージコネクターを提供することが求められます。これにより、オンプレミスやクラウド環境にあるさまざまなストレージメディアにシームレスに接続できるため、企業全体でのデータ活用が加速します。
データ形式に対する柔軟な対応
非構造化、半構造化、構造化データをそのままの形式で収集・キュレーション・保存できるソリューションを選ぶことが重要です。これにより、データの文脈やその出所に関する情報を損なうことなく、企業全体でデータの有効活用が進みます。
データの完全性と正確性の確保
アナリストやデータサイエンティストが、正確かつ最新のデータを活用できる環境を整備することで、Hadoop上でのSQL実行、機械学習（ML）、AI、NoSQL、リアルタイムな複雑なイベント処理が可能になります。これにより、ビジネスの即時的な課題に対応でき、競争優位性が向上します。
統一インターフェイスによるデータ管理（データガバナンスの強化）
データの一元的な管理ビューの重要性
分散されたデータ環境（オンプレミス、クラウド、ハイブリッドクラウド）で統一されたインターフェイスを確立することで、データサイロを解消し、ビジネスにとって重要なインサイトを得ることが可能になります。これにより、組織全体でデータの透明性と効率性が向上します。
データスチュワードシップの導入
まず、データライフサイクル全体を通じて、データの取り込み、保存、カタログ化、保護、検出、リネージ追跡を管理する強力なデータスチュワードシップを確立しましょう。これにより、データの正確性と一貫性が保たれ、データ資産の活用が最適化されます。
全社的なデータカタログの構築
企業内のすべてのデータ資産の場所、スキーマ、セキュリティポリシー、リネージの詳細を記載した全社的なデータカタログを作成し、ビジネス用語でタグ付けすることは、データガバナンスの基盤となります。これにより、データに対する包括的な可視性が向上し、データ主導の意思決定を迅速に行えるようになります。
これにより、企業はデータの取り扱いを統一し、ビジネスの俊敏性を高めつつ、運用コストの最適化も実現できます。
データサイロの解消と統一インターフェイスの実現
多くの企業では、データが複数のデータ管理システムに分散して保存されており、それらは相互に連携していないため、いわゆる情報サイロが形成されています。この状況を解消するためには、関連するデータを一元的な管理基盤に統合する必要があります。データレイクの構築は、その一つのアプローチです。データレイクは、特定の一時的なデータパイプラインのために設計されたものでも、汎用的に使われる共有データレイクでも、適切に設計されていれば有効です。
どちらの形式でも、グローバルなデータアセットを検索、発見、理解するための**統一されたインターフェイス（データファブリック）**の構築を目指し、それをセルフサービス型で利用できることが鍵となります。これにより、ビジネスユーザーは独立してデータを活用し、迅速な意思決定を行うことが可能になります。
技術的な推奨事項（データ管理プラットフォームの選定ポイント）
ハイブリッドクラウドでのデータガバナンス強化
ハイブリッドクラウド環境において、データスチュワードが企業全体のデータレイク内のデータを十分に理解し、適切にガバナンスを行うためのプラットフォームを選定しましょう。ビジネス上の目的、機密性、分類に基づいて、データをグローバルに整理・キュレーションできる仕組みが必要です。
データとメタデータの柔軟な管理と移動
データアセットの文脈や可視性を維持しつつ、ハイブリッドクラウド内でデータやメタデータを柔軟に移動できるプラットフォームを構築しましょう。メタデータには、データベースのスキーマ、セキュリティポリシー、ビジネスカタログ、監査ログ、データリネージ（データの出所と流れ）などが含まれており、これらは統一されたインターフェイスから容易に表示・管理できる必要があります。
セルフサービス型のデータアクセス機能
エンタープライズデータプラットフォームには、セルフサービスでのデータ検出機能が必須です。これにより、以下の利点が得られます：
データスチュワードの役割強化
データスチュワードは、データアセットをキュレーションし、ビジネスユーザーが容易に検索・活用できるよう、関連するデータセットをビジネスエンティティとしてまとめることができます。これにより、データの利用価値が向上し、ビジネス成果を支援します。
データエンジニアの可視性向上
データエンジニアは、データリネージを上下流で追跡し、データの作成や変更の背景を把握できます。これにより、スキーマの変更やデータの経時的な変化にも対応しやすくなり、システム全体の信頼性が高まります。
ビジネスユーザーのデータ利用促進
ビジネスユーザーは、データカタログを検索し、必要なデータを見つけると同時に、関連するデータアセットやコレクション（例：機密データ、頻繁に使用されるデータ、ハイリスクデータなど）の場所や特性を把握できます。これにより、データに基づく意思決定が迅速に行えます。
データ監査者のコンプライアンス対応強化
データ監査者は、フォレンジック監査やコンプライアンスの観点から、誰がどのデータにアクセスしたのか、アクセスパターンの異常検出などを容易に確認できます。これにより、セキュリティやデータ保護の監査が効率化され、リスク管理が強化されます。
このようなデータ管理基盤の導入により、企業はデータのサイロを解消し、データガバナンスと透明性を強化しながら、ビジネス価値を最大限に引き出すことが可能になります。データの統一的な管理とアクセスの確立により、組織全体が迅速でデータ駆動型の意思決定をサポートする環境が整います。