信頼性の低いデータがビジネスに与える影響とその原因
データの信頼性が業績に直結する
現代の企業において、データの信頼性がビジネス全体に与える影響がますます顕著になっています。特に、意思決定や戦略策定の基盤となるデータが不正確である場合、企業は重大な損失やビジネス機会の逸失に直面します。たとえば、Twitter社は2022年第1四半期の決算発表において、2019年から2021年にかけてユーザー数を190万人過大報告していたことを公表しました。このようなデータの誤りが、企業の評価や信頼にどのように影響するかを示す典型的な事例です。
デジタルデータの急増が引き起こす新たなリスク
データの量や種類が爆発的に増加する中で、企業は多様なソースから得たデータを迅速に処理・活用しなければならない状況にあります。しかし、データが増える一方で、その品質や整合性を管理するプロセスが追いつかず、誤ったデータに基づく意思決定のリスクが増大しています。Wakefield Research社の調査によると、85%の企業がデータ品質の問題によって誤った意思決定を行い、その結果、収益の損失を被っています。これは、データガバナンスがいかに重要であるかを如実に示しています。
データの不整合を放置することの危険性
問題のあるデータを放置していると、顧客に提供するサービスの品質が低下するだけでなく、企業の意思決定そのものに致命的な影響を与える可能性があります。結果として、企業の競争力が低下し、信頼性にも影響が及びます。特に、迅速なデータ活用が求められる現代では、データの不整合が潜在的なリスク要因として認識され、管理されなければなりません。
データ管理の課題とその解決策
サーバーやネットワークの障害は、モニタリングやアラート機能を通じて迅速に特定し、対応することが可能ですが、データの整合性の問題はより複雑です。データの品質や一貫性の問題は、システムが正常に稼働している場合でも気づきにくく、その影響はBIレポートやAI解析結果などに潜在的に現れるため、表面的な結果からは問題を発見することが困難です。
データコンサルタントからの提言
データの信頼性を確保するためには、まず データガバナンス体制 の構築が必要です。具体的には、データの収集、処理、保存、分析の各段階での品質管理を徹底することで、データの整合性や最新性を維持するプロセスが不可欠です。また、データ検証や監査の仕組みを導入し、定期的にデータの健全性をチェックすることが推奨されます。企業は、データの誤りが生じる原因を分析し、それに基づいて改善策を講じることで、意思決定の正確さを向上させ、業務効率と収益性を最大化することができるのです。
この変更により、データコンサルタントとしての視点が反映され、データ信頼性向上に向けた具体的な提言と、リスクをどう管理するかがより明確に示されています。
ユーザーはデータの問題を認識しても、解決方法がわからない
データの流れや問題の原因が不明なユーザー
多くのユーザーは、日々業務で使用しているデータがどのようなプロセスを経て手元に届いているかを十分に把握していません。データが欠落していたり、不正確であると感じたとしても、その原因を特定し、適切に対処する手段がわからないため、問題解決に時間がかかります。このような状況では、データの利用が非効率的になり、ビジネスのスピードや精度が低下する可能性が高まります。
データ担当者が業務知識を欠き、影響を理解できない
一方で、システムの管理や運用を担当する情報システム部門は、技術的な知識に長けているものの、業務そのものに対する知識が不足していることが多々あります。その結果、データの質や適用範囲に関して正しく判断することが難しく、問題のあるデータをそのままユーザーに提供してしまうリスクがあります。このようなギャップが発生すると、システム自体は正常に稼働しているにもかかわらず、業務上の重大なミスや非効率を招くことになります。
システムの複雑化に伴うデータ管理の難しさ
企業が成長し、システムの改修や統合が進むと、データ環境はさらに複雑化していきます。データの流れが多層的になり、さまざまなシステムからのデータが統合されると、どの部分に問題があるかを特定するのが一層難しくなります。特に、古いシステムから新しいシステムへ移行する際や、複数のデータソースを集約する際には、データの整合性を確保することが極めて重要です。
データ問題への対応が難しい3つの理由
元データの問題が見えにくい 多くの企業では、ユーザーからの報告を受けるまでデータの問題が認識されないことが少なくありません。BIレポートやシステムのダッシュボードに表示されるデータは、一見問題がないように見えますが、元データに不備がある場合、それを表面的な結果だけで検出することは困難です。このような問題に対処するためには、データの信頼性を高めるための データ可観測性 を強化する必要があります。
データの可視性と可観測性の不足 データの流れや変換プロセスがブラックボックス化していると、どこで問題が発生しているのかを特定するのが非常に難しくなります。データの可視性や可観測性が低いままでは、根本的な原因を探るまでに時間がかかり、結果として問題解決が遅れる原因となります。データパイプラインやデータフローの各段階で、どのような処理が行われているのかを詳細にモニタリングする仕組みが求められます。
データのガバナンス体制の不備 データの管理が部門ごとに分断され、全体を統括するデータガバナンスの欠如がある場合、各部門が個別のシステムを利用し、データの一貫性や正確性にばらつきが生じます。このため、組織全体でデータガバナンス体制を強化し、データの品質や整合性を確保するための基準やポリシーを策定することが重要です。
データコンサルタントからの提言
データの問題を迅速に解決するためには、ユーザーがデータの流れや品質を把握できるよう、可視化ツールや自動監視システムを導入することが有効です。また、データ担当者と業務部門が協力し、データの品質と業務への影響を共有する仕組みを構築することが重要です。最終的には、データガバナンスの強化と可観測性の向上により、データ品質の向上と業務効率の最大化が実現されます。
これにより、データ問題に対する根本的な課題が明確になり、解決策への具体的なアプローチが示され、データコンサルタントとしての視点が強調されています。
段階 1: 明確なターゲット設定と課題提起
現代のビジネス環境において競争に勝つためには、データ主導のアーキテクチャと強固なデータマネジメント能力が欠かせません。企業が直面している課題の多くは、データのサイロ化や断片化、そして意思決定の速度と正確性をいかに向上させるかにあります。
段階 2: ソリューションの紹介
Intelligent Data Management Cloud (IDMC) を導入することで、これらの課題を解決し、最新のデータアーキテクチャやデジタルテクノロジーをフル活用してデジタルトランスフォーメーションを推進することが可能です。IDMCはクラウドネイティブな統合データマネジメントプラットフォームで、あらゆるデータ環境においてスムーズな運用と高度なデータ分析を実現します。
段階 3: 具体的な効果の説明
IDMCの導入により、次のようなビジネス効果を得られます：
顧客体験の改善：データを統合し、360度の顧客ビューを提供することで、よりパーソナライズされたサービスを提供可能になります。
売上の拡大：データを元にした意思決定により、新製品やサービスの市場投入スピードを向上させ、競争力を強化します。
業務効率の向上：データウェアハウスやデータレイクを活用し、インサイトの抽出を迅速化することで、運用コストを削減できます。
段階 4: 技術的基盤の強化
IDMCは、クラウドデータウェアハウジング、データガバナンス、プライバシー管理、さらにはAIを活用したインサイト抽出を可能にし、これらを一つのプラットフォーム上で統合します。この統合により、データの断片化や非効率な運用から脱却し、デジタルトランスフォーメーションの加速が期待できます。
段階 5: AIと自動化の活用
さらに、インフォマティカのAIエンジンCLAIRE®がIDMCに搭載されており、これがデータ環境を学習し、自動化タスクやインサイト提供を行います。これにより、手動のデータ管理作業が大幅に削減され、データを迅速にビジネスインサイトへと変換するプロセスが加速されます。
段階 6: 結論とアクションの提案
IDMCを導入することで、データ管理基盤を強化し、信頼性の高いデータにもとづくイノベーションを推進できます。今後も続くデジタルトランスフォーメーションの成功に向けて、データを単なる資産ではなく、価値を生む資源として活用する準備は整っていますか？詳細情報や導入についてのご相談は、お気軽にお問い合わせください。
インテリジェントなデータプラットフォームの戦略的アプローチ
現代の企業が直面するデータマネジメントの課題に対して、単なる寄せ集めのポイントソリューションや手動でのコーディングによる非効率性を解消することが求められています。企業は、エンドツーエンドの業務成果を実現するために、統合されたインテリジェントなデータマネジメントプラットフォームを導入すべきです。このプラットフォームは、APIを備えた柔軟なマイクロサービス基盤の上に構築されることで、俊敏性と柔軟性を最大限に引き出し、イノベーションの加速に貢献します。次に、その具体的なメリットを説明します。
1. 柔軟なアーキテクチャパターンへの対応
最新のアーキテクチャパターン（データファブリックやデータメッシュなど）に対応できる総合的なプラットフォームは、クラウドデータレイクやデータウェアハウスの統合を可能にします。これにより、企業はさまざまなビジネスニーズに合わせてデータ管理基盤を進化させることができます。また、データガバナンス、データプライバシー、顧客360度ビューの構築、さらにはハイパーオートメーションの推進にも役立ちます。これにより、データ活用の可能性が飛躍的に広がり、競争力のある意思決定が可能になります。
2. データインテリジェンスのための統合メタデータ基盤
インテリジェントなデータプラットフォームは、全社的なデータ理解を深めるため、メタデータ管理の統合基盤として機能します。メタデータのSoR（記録システム）とエンタープライズナレッジグラフを統合することで、AIエンジンが複数のデータマネジメント機能にインテリジェンスを提供します。これにより、データのライフサイクル管理がより効率的になり、迅速かつセキュアなデータ利用が実現されます。
3. 自律的で強化されたデータマネジメント
AI/ML技術を活用した自律的なデータマネジメントにより、データ管理のタスクが自動化・強化されます。例えば、AIを活用して数千ものタスクを自動化し、これにより生産性が飛躍的に向上します。これにより、データ管理に関わる手間が軽減され、より戦略的な取り組みにリソースを集中することができます。
4. 最適化されたデータ処理エンジン
ハイブリッド環境やマルチクラウド環境におけるデータ処理を最適化するために、エンタープライズ向けに高度に最適化されたデータ処理エンジンが重要です。このエンジンは、ETLやELT、データエンジニアリング、データ準備などのプロセスを効果的にサポートし、異なるデータ処理手法に迅速に対応できる柔軟性を持っています。これにより、データ分析のスピードが向上し、迅速な意思決定が可能になります。
5. パーソナライズされたユーザー体験の提供
複数のユーザー層（ペルソナ）に対応した共通の統合ユーザー体験を提供することが、企業のデータ戦略を支える重要な要素です。統合されたデータマネジメントアプリケーションにより、直感的でガイド付きの操作が可能となり、データの管理や分析がスムーズに行えます。これにより、データ利活用におけるユーザー体験が向上し、業務効率の向上にも繋がります。
6. 業務生産性の最大化
XOps（DataOps、MLOps、FinOpsなど）の組み込みにより、エンドツーエンドのデータオーケストレーションとAI/MLモデルのライフサイクル管理が自動化されます。これにより、データサイロを超えた統合と自動化が実現し、業務の生産性が向上します。企業全体でのデータ戦略の一貫性を確保するための基盤が整うことで、データ駆動型の意思決定が促進されます。
7. 広範なパートナーエコシステムへの対応
インテリジェントなデータプラットフォームは、テクノロジー、クラウド、ソリューション、システムインテグレーターといった広範なパートナーエコシステムに対応します。これにより、マルチクラウドやハイブリッドシステムの構築や導入が円滑に進み、企業が必要とするリソースへのアクセスが容易になります。これにより、データ基盤の柔軟性が高まり、将来のビジネスニーズにも対応できるようになります。
最終的な結論：
インテリジェントなデータマネジメントプラットフォームは、企業にとっての競争優位を築くための基盤となります。これを通じて、データのライフサイクルを管理し、イノベーションを加速させ、業務の効率化と俊敏性の向上を実現できます。データコンサルタントとしては、このプラットフォームの導入・最適化により、企業のビジネス価値を最大限に引き出す戦略的なサポートを提供します。
クラウドデータウェアハウスモダナイゼーションの必要性
デジタルトランスフォーメーションを推進するために、クラウドは重要な役割を果たしています。顧客体験の向上、業務プロセスの自動化、データからの収益化、生産性向上を実現するため、企業はますますクラウドへの移行を進めています。その中でも、クラウドデータウェアハウスは、柔軟で拡張性が高く、オンデマンドでマネージドなインフラストラクチャやプラットフォームを提供する重要な基盤となります。従来のオンプレミスデータウェアハウスでは対応しきれない課題を克服するため、クラウドの導入は不可欠です。
クラウドデータウェアハウスが重要な理由
データの爆発的増加への対応
従来型のデータウェアハウスは、急速に増加するデータ量や多様化するデータタイプに対応する能力が限界に達しています。クラウドデータウェアハウスは、スケーラブルな設計により、データ量の急激な増加や複雑なデータタイプにも対応できるようになっています。
コスト削減と効率性の向上
従来型のシステムを拡張して現在のストレージやワークロード需要を満たすためには、膨大なコストと労力、そして時間が必要です。クラウドデータウェアハウスは、オンデマンドのリソース拡張と自動スケーリングにより、コスト効率を大幅に向上させることができます。
ガバナンスとセキュリティの強化
従来のオンプレミスや統合プラットフォームでは、複雑なセキュリティ要求やガバナンスのニーズに対応するのが困難です。クラウドデータウェアハウスは、業界標準のセキュリティプロトコルやガバナンス機能を内包しており、データの保護とコンプライアンスを確保しつつ、柔軟に拡張できます。
業務部門が直面する課題と解決策
インサイトの迅速な獲得
競争の激化するビジネス環境において、迅速にデータからインサイトを引き出す能力が求められています。クラウドデータウェアハウスは、どのデータが利用可能で、それがどこにあり、どのような影響があるかを即座に把握できる仕組みを提供します。また、ビジネスニーズに応じてリアルタイムにデータにアクセスできることにより、データに基づいた意思決定が迅速化されます。
リアルタイムデータアクセスの欠如
従来のデータウェアハウスでは、リアルタイムにデータへアクセスすることが困難であり、ビジネス部門の柔軟な意思決定を阻害していました。クラウドデータウェアハウスは、リアルタイムでのデータ処理やクエリ実行を可能にし、タイムリーな意思決定をサポートします。
IT部門が直面する課題と解決策
アジャイル開発の推進
IT部門は、日々変化するビジネス要件に即応できる柔軟な環境を求められています。クラウドデータウェアハウスは、迅速な開発とリリースをサポートし、アジャイル開発を促進します。これにより、ITリソースの効率的な活用が可能となり、イノベーションが加速します。
戦略的なクラウド移行
データ資産の状況を正確に把握し、最適なクラウド移行戦略を推進することが重要です。クラウドデータウェアハウスは、既存のオンプレミス環境との統合を支援し、データ移行プロセスを効率的かつ効果的に進めるためのツールを提供します。
新しい統合パターンへの対応
さまざまなデータソースや統合パターンに対応することが求められています。クラウドデータウェアハウスは、従来の統合プラットフォームでは難しかった複数の統合パターンを柔軟にサポートし、クラウド環境でのデータ処理を最適化します。
ガバナンスとセキュリティの確保
企業データの安全性を確保しながら、業務遂行に必要なSLA（サービスレベル契約）やガバナンス、セキュリティ要件を満たす必要があります。クラウドデータウェアハウスは、これらの要件に対し、堅牢なセキュリティ機能やガバナンスツールを提供し、リスクを最小化します。
結論：
クラウドデータウェアハウスのモダナイゼーションは、企業がデータ主導の意思決定を迅速に行い、ビジネスの敏捷性を向上させるために不可欠な戦略です。データコンサルタントとして、企業がクラウドデータウェアハウスの導入によって生み出されるビジネス価値を最大限に引き出すためのロードマップを提供し、成功へのサポートを行います。
データマネジメントにおけるPDCAの具体的実践策
PDCAサイクルをデータマネジメントに適用する際、具体的にどのように進めていくべきか悩む企業も多いでしょう。理想的には、DMBOK（データマネジメント知識体系）のホイール図に従って網羅的に整備することですが、実際には企業のニーズに合わせて優先度の高い領域を決定することが、効率的なスタートを切る鍵となります。以下に、3つの代表的な取り組みを紹介します。
1. データマネジメントガバナンスの策定
データガバナンスは、データ活用の土台を形成する重要な要素です。まず、企業のデータガバナンスの意義やビジョン、ゴール、ポリシーを明確に定義し、それに基づく組織体制や役割を構築します。データガバナンスの仕組みが確立されることで、現場でのデータ運用が戦略的に整合しているかをモニタリングし、評価を行うプロセスが可能となります。これにより、企業全体でのデータ活用文化を醸成し、業務効率の向上を目指すことができます。
2. データモデル設計
企業内のデータがどのような構造を持っているのかを全体的に把握し、「データの地図」を設計することは、データマネジメントの重要なステップです。これは、One Fact in One Placeを実現し、データの一貫性と信頼性を高めるための基盤となります。例えば、売上データと請求データの関係が適切に構築されていない場合、業務に支障をきたす可能性があります。こうした課題を検討し、必要に応じてデータ構造の最適化を行うことが、業務のスムーズな運用につながります。
3. データカタログ構築
データが存在していても、うまく活用されていない場合が多々あります。こうした状況を改善するためには、データのメタデータを整理し、どのデータがどこにあり、どのように利用できるかをデータカタログとして整備することが重要です。これにより、データ利用者が必要なデータを簡単に見つけ、効率的に活用できる環境を整備します。また、データの登録や利用ルールを策定することで、データ管理の一貫性を保ち、勘や経験に頼る運用から脱却することができます。
段階 3: データコンサルタント視点からの提案
これらの取り組みは、PDCAサイクルの「P」（Plan）に位置しますが、**実行（Do）に移し、さらに評価（Check）と改善（Act）**を繰り返すことがデータマネジメントの成功に欠かせません。データの現状把握や活用の評価を行うためには、自社内での取り組みが望ましいですが、外部の専門コンサルタントを活用することで、より客観的な視点や専門的なアドバイスを得ることも、プロジェクトの加速やリスク回避に役立ちます。特に、データマネジメントの初期段階や評価フェーズでは、第三者の視点が改善の大きな一助となるでしょう。
PDCAサイクルに基づくデータマネジメントの実践方法について具体的な提案。
各企業が重点的に取り組むべき領域を決定する重要性。
3つの代表的な取り組み：1. データガバナンス策定 2. データモデル設計 3. データカタログ構築。
これらの取り組みがPDCAサイクルの「P」（Plan）に該当し、次に「D」（Do）の実行、さらに「C」（Check）、「A」（Act）の評価と改善を行う必要性。
外部コンサルタントの活用も選択肢の一つ。
より包括的なデータマネジメントの必要性とバックアップの再考
多くの企業は、データの保護に対する認識を高めつつありますが、バックアップを単なるITセキュリティ対策の一部として扱うに留まり、より広範なデータマネジメント戦略の一環として見ていないケースが散見されます。ビジネスリーダーの75%がハイブリッドIT戦略におけるバックアップと復元に課題を抱えており、56%はクラウドワークロード全体に対してこれを適切に実施することが難しいと感じています。この状況から、従来のバックアップ手法では、現代のクラウド主導型の業務環境に適応できていないことが明らかです。
レガシーバックアップの限界とクラウドワークロードへの影響
レガシーシステムは、クラウドベースのワークロードと比較して柔軟性が低く、データ復旧やバックアップが迅速かつ容易に行えないという問題があります。ビジネス継続性を確保するためには、迅速なデータ復元が不可欠であるにもかかわらず、これらのシステムでは復旧時間が長く、全体のIT戦略に支障をきたす場合が多々あります。
さらに、レガシーシステムでは複数のインフラ間の可視性が不十分であり、データ保護の状況が把握しにくく、結果的にセキュリティリスクが増大します。特にフロスト&サリバンの調査では、74%のビジネスリーダーが可視性の欠如をクラウド化の妨げとして挙げています。このような状況では、ITインフラ全体の透明性を確保し、クラウドネイティブなワークロードに対応する統合的なデータ保護ソリューションが不可欠です。
データの「トラップ」と分析・AIへの活用の遅れ
特にテープを使用したレガシーバックアップ形式では、データを容易に取り出せず、**「トラップ」**された状態となり、迅速に活用できないという問題もあります。このようなバックアップ形式では、AIやデータ分析に活用するまでの時間が大幅に遅れることがあり、データが実際に利用可能になる前に多くのプロセスを経る必要があります。この遅延は、迅速な意思決定が求められる現代のビジネス環境では致命的です。
データコンサルタント視点からの提案
最新のデータ保護ソリューションによる課題解決
企業がこれらの課題に対処するためには、最新のデータ管理ソリューションの導入が急務です。これにより、オンプレミス、クラウド、サードパーティの施設にかかわらず、すべてのデータを一貫して保護できる環境が整います。特にランサムウェアなどのサイバー脅威に対しても柔軟に対応できるサービスを選定することが、データ保護戦略の成功に繋がります。
加えて、企業は単なるバックアップ作業にとどまらず、データの可視性とインフラ全体の透明性を高めるツールの活用が必要です。これにより、データ保護の現状を正確に把握し、クラウドネイティブなワークロードの効率的な運用が可能になります。
データマネジメントの戦略的再設計
データのバックアップや保護は、単なるITインフラ管理ではなく、包括的なデータマネジメント戦略の一部として位置づける必要があります。これにより、企業は日々の業務運用に必要なデータの即時利用を確保し、ビジネスの俊敏性を最大限に活かすことが可能になります。
多くの企業は、バックアップをITセキュリティの一部としか見ていないが、より包括的なデータマネジメント戦略が必要。
企業の多くは、ハイブリッドIT戦略におけるバックアップと復元に課題を抱えており、クラウドワークロードへの対応が特に難しいと感じている。
レガシーシステムのバックアップは、可視性が低く、クラウド環境では柔軟性が欠けるため、労力がかかりデータ復旧が遅れる問題がある。
レガシーバックアップでは、データの利用が遅くなることがあり、AIや分析に迅速に活用できない。
最新のデータ保護ソリューションは、このような課題に対処し、あらゆるデータを一貫して保護することが求められる。
データマネジメントを統合的に支援するワンストップソリューション
データマネジメントのPDCAサイクルを検討している企業に対し、統合的なデータマネジメント支援サービスを提供しています。このサービスは、データ活用の現状診断や評価を含み、企業のデータ資産に対する管理を最適化することを目的としています。特に、協業により、DMBOK2ガイドラインに基づいた実践的なコンサルティングが可能となり、企業がデータを最大限に活用できる環境を整備します。
導入支援サービスの具体的な内容
さらに、同社はデータマネジメントプラットフォームの導入を支援するサービスを提供し、企業が大量のデータを効率的に収集・蓄積し、活用できる基盤の構築を支援します。また、AIやBIツールを活用してデータ分析を行う「機械学習・データ分析プラットフォーム導入支援」や、「顧客体験の向上」と「顧客ロイヤリティの強化」を目的としたデジタルマーケティング支援サービスも提供しています。これにより、企業は個別のマーケティング戦略を推進し、顧客データを活用した競争優位を確立することができます。
長年の知見と最新技術の活用による支援
Sierの中には、長年にわたるデータ収集とシステムインテグレーションの実績に裏打ちされた強力なノウハウを持っています。このため、データ活用や集約において、具体的で効果的な提案を行うことが可能です。さらに、近年ではAIやBIツールの利用が加速しており、同社はこれらの技術を活用した高度なデータ分析支援も提供しています。
特に、データサイエンティストやコンサルタントの専門家チームにより、企業のデータ管理や活用における課題を解決し、システム連携まで含めた包括的なサポートを提供しています。
変化に強い組織構築に向けたデータマネジメントの実践
現在、多くの企業がデジタルトランスフォーメーション（DX）に取り組んでいますが、成功の鍵はデータマネジメントの効果的な実践にあります。データを整理・分析し、戦略的に活用することで、企業は市場の変化に柔軟に対応し、競争力を維持できます。
データマネジメントの導入から運用まで、企業の変革を力強くサポートするサービスを提供し、データ活用を通じて変化に強い組織の構築を実現します。
データコンサルタント視点からの提案
包括的なデータマネジメントの重要性
企業が競争力を維持し、DXを推進するためには、データマネジメントのPDCAサイクルを効果的に回すことが不可欠です。単なるデータの蓄積や保護にとどまらず、データ活用を戦略的に推進し、実績に基づく改善を行うことで、持続的な成長が期待できます。
技術的支援と組織変革の両立
また、データマネジメントの技術的な側面に加え、企業文化や組織体制の変革も並行して進めることが求められます。データ活用と組織変革の両方をサポートするサービスを提供し、データドリブンな企業文化の醸成を支援します。
企業が将来的な課題に備え、変化に強い組織を構築するためには、データマネジメントの専門家による戦略的な支援が重要です。
データマネジメントが今、重要視される理由
デジタルトランスフォーメーション（DX）は、単なるレガシーシステムの刷新に留まるものではなく、企業が変化する環境に対応し、新しい価値を創出するための重要な要素です。2018年に発表された経済産業省の「DXレポート」は、日本企業がDXに対して誤った認識を持っていることに警鐘を鳴らしています。特に、「現在の競争優位性が確保されていればDXは不要」という考え方が、多くの企業においてDXの進展を妨げているのです。
デジタル時代に求められる変革
今日、ビジネスの価値創出はデジタル技術を中心に進化しています。新型コロナウイルスによってもたらされたような急激な環境変化に迅速に対応するためには、デジタル技術を駆使し、レガシーな企業文化からの脱却が不可欠です。企業は、単にシステムを導入するだけでなく、デジタル技術を戦略的に活用し、組織全体の柔軟性と俊敏性を高める必要があります。
デジタルガバナンス・コードを通じたDX推進
企業価値向上に向けた具体的な実践の指針として、経済産業省の「デジタルガバナンス・コード」があります。このコードでは、DXを進める上での「柱」となる考え方を提示し、その実践のための取り組み例を挙げています。例えば、以下のような例が示されています。
取り組み例1: 経営状況や事業運営を可視化するための仕組み（システム）を整備し、データに基づいた意思決定を行う。
取り組み例2: 新しい挑戦を促し、持続的に挑戦し続ける企業文化を醸成するための制度や仕組みを導入する。
取り組み例3: 全社のデータ整合性を確保し、事業部ごとのシステムサイロ化やブラックボックス化を防ぐ仕組みを整える。
全社のデータ整合性を確保するための課題
特に3点目の「全社のデータ整合性を確保する仕組み」は、企業のデータマネジメントにおいて非常に重要です。実際、キヤノンITソリューションズが企業との対話を通じて頻繁に耳にする課題として、各事業部が独自にシステムを運用し、サイロ化が進むことでデータの整合性が失われているという問題が挙げられます。このような状況は、企業全体のパフォーマンスや意思決定に悪影響を及ぼします。
変化に強い企業文化を構築するためのデータマネジメント
これまでの環境が効果的だったとしても、今後も同じ手法が最適であるとは限りません。特に、コロナ禍や変化が激しい「VUCA」時代においては、企業は常に変化に対応できる強さを持つことが求められます。そのためには、データマネジメントを通じて組織全体の柔軟性を高め、デジタル技術を活用した迅速な意思決定が必要です。
データコンサルタント視点からの提案
DX推進の鍵としてのデータマネジメント
デジタルトランスフォーメーション（DX）を成功させるためには、企業がデータを単なる情報源として捉えるだけでなく、戦略的な資産として活用する姿勢が重要です。データに基づく意思決定は、企業の競争力を高め、変化する市場に迅速に対応できる力を生み出します。そのためには、全社的なデータの可視化と一貫したマネジメントが不可欠です。
サイロ化の解消とデータガバナンスの強化
多くの企業が抱える課題である「システムのサイロ化」は、データの整合性を損なうだけでなく、意思決定のスピードを低下させます。企業がDXを進める上で最も重要なのは、全社的なデータ整合性の確保とシステムの一元管理です。これにより、事業間での情報共有がスムーズになり、データ活用の効率が向上します。
変化に強い組織構築のためのデータ活用
これからの企業経営においては、VUCA時代における不確実性に対応するためのデータ活用力が求められます。キヤノンITソリューションズは、データマネジメントを通じて変化に強い組織を構築するための支援を行っています。企業は、データガバナンスを強化し、デジタル技術を活用することで、持続的な成長を実現することが可能です。
データコンサルタントとして、データマネジメントの強化は、DX推進における最も重要な要素であり、企業の競争力を高めるための不可欠な施策です。
データコンサルタントの視点から、データマネジメントやデータガバナンスの重要性を明確化し、組織が効果的にデータ駆動型の成果を得るための具体的な戦略に焦点を当てました。
データマネジメントとガバナンスにおける明確な戦略と役割
データマネジメントとデータガバナンスは、企業がデータ駆動型のインサイトを活用してビジネス目標を達成するために不可欠な要素です。これらの取り組みには、明確な方向性と実行計画が必要です。データラングラー（データの収集、整理、配布を担当する専門家）は、具体的なタスクやビジネスゴールに基づいてデータを活用するための鍵となります。
KPMGのハモンド氏も「すべてのデータを集めても、データをどう活用するかが明確でなければ失敗に終わります」と指摘しており、アーキテクチャとそのタスクに対する理解が必要であると強調しています。これにより、組織は単なるデータの収集に留まらず、明確な目標に基づいたデータ活用戦略を立てることが求められます。
部門横断的なチーム編成とデータガバナンス体制
データを価値に変えるためには、データガバナンス体制の構築と、戦略に基づいて機能する部門横断的なチームが必要です。このチームには、データラングラー、エンタープライズアーキテクト、データサイエンティスト、AIエキスパート、そしてビジネス課題をデータで解決できるビジネスパーソンが含まれます。
さらに、KPMGのプランスマン氏は、「クロスプラットフォームの技術力を持ち、曖昧な問題にも戦略的に踏み込む傾向を持つ人材、そして技術者とビジネス部門を繋ぐコミュニケーション能力を持つ人材が重要です」と述べています。このようなチーム構成によって、データと分析を効果的に問題解決に応用できる環境が整います。
データ分析能力とリーダーシップのギャップ
高度なデータコンピテンシーには、複数のアセットやデバイス、サービスを横断してデータを統合する能力、リアルタイムでのデータアクセスと分析、そしてデータ駆動型インサイトの自動化が求められます。リーダー層の約75%が、これらの能力が企業の全体的な業績や成功に強く関連していると考えていますが、他の回答者ではこの意見に同意する人が少数派です。
さらに、リーダーたちの約６割が「アセット、デバイス、サービスを横断してデータを結合する能力が十分にある」と報告しているのに対し、他の回答者ではその割合はわずか10%に留まります。このギャップは、リーダー層と現場でのデータ活用能力に差があることを示しています。
データ駆動型の成果を最大化するためには、データガバナンスの強化と明確な目標に基づくデータマネジメントが不可欠です。特に部門横断的なチーム編成と、データを活用した意思決定を支える強力なガバナンス体制の構築が、企業の競争力を向上させます。また、データ分析能力の成熟度においてリーダー層と現場とのギャップを埋めるための施策も重要です。
