オートメーション・ストラテジーを策定するための5つのステップ

特にデータ分析に関連する新しいエキサイティングな技術の進歩により、あらゆる規模の企業にとって、データ管理という大きな問題が浮上しています。従来は時間がかかり、骨の折れるプロセスであったデータ管理は、データ処理が自動化されたおかげで完全に改革されつつあります。

データ管理技術により、組織はテクノロジー・ツールとソフトウェアを通じてデータを保存、処理、分析できるようになります。これにより、組織はデータの量に関係なく、より効率的で効果的なデータ分析とビジネス・プロセスを見つけられるようになります。これは万能のソリューションではありませんが、データ自動化戦略を策定する際に考慮すべき共通の手順がいくつかあります。

1. 自動化するプロセスとタスクを決定する
2. 適切な自動化ツールを使用していることを確認する
3. 段階的なステップ
4. 信頼できるアドバイザーまたはコンサルタントを探す
5. ストラテジーの監視と改善を行う

データ自動化は複雑なプロセスであり、実装前に戦略的な評価を行うことでメリットが得られます。責任者は、どのデータ処理が最も時間を費やしているかを評価する必要があります。これには、データの入力、統合、分析などの冗長な手動ステップがあるプロセスや、データ・チームに過度の時間と労力を要求するプロセスが含まれる場合があります。

データ自動化の対象となるプロセスが特定されたら、次のステップは、各プロセスまたはパイプラインの手動ステップを調べて、それらのプロセスを評価します。これらのタスクを検討することで、組織は自動化の複雑さに基づいて、異なる方向を選択したり、一方のパイプラインにもう一方のパイプラインよりも重点を置いたりすることができます。

対処方法： データ・チームの時間を最大限節約し、最高の投資収益率を生み出せるプロセスを探します。プロセスを戦略的に評価してランク付けすることで、リーダーは適切なデータ自動化戦略を作成できます。これにより、データ・チームとエンジニアは、従来のデータ管理よりも洞察を導き出し、より生産性の高いワークフローに集中できるようになります。

自動化が必要なタスクを特定し、その際には、最も複雑なものから最も単純なものまでランク付けします。これは時間がかかりますが、組織の長期的なデータ自動化とデータ管理の取り組みに関係するため、価値のある取り組みです。それとは別に、手元のタスクを自動化するための技術要件を理解し、それが自社の能力とビジネス目標に適合していることを確認します。

組織は、どのプロセスを自動化の対象とするか、またプロセス内のどの特定のタスクに注意を払う必要があるかを適切に把握している必要があります。次に、組織の特定の要件に適合する適切なデータ処理自動化ツールを選択します。拡張性、セキュリティー、可観測性、統合など、その他の必要な関連機能も考慮することが重要です。

対処方法： プロセスとタスクに関して収集したすべての情報を活用して、組織に適した自動化ツールを特定します。各ツールの機能を評価し、組織のビジネス目標を満たすツールを見つけます。

組織はデータ自動化ソリューションをビジネスに導入することを選択するかもしれませんが、最初から全面的に移行する必要はありません。このアプローチはより漸進的に行うことができ、データ管理機能が強化されるまでデータ・チームやその他の従業員は忍耐強く待つ必要があります。データの自動化にはある程度の学習曲線があるため、組織のビジネスにとって最も重要なデータ・プロセスは、より遅い段階まで自動化されない可能性があります。

対処方法： まずは忍耐強く始めましょう。自動化に対して段階的なアプローチを採用します。プロセスまたはパイプラインの最も重要な側面にツールを適用する前に、チームが自動化ツールと新しい戦略を経験できるようにします。時間をかけてデータ自動化のメリットを確認し、必要に応じてスケールアップしてください。

これらの段階的なステップには、データ自動化戦略の目標をより深く理解するために、従業員をチームごとにトレーニングに参加させることも含まれる場合があります。まず、実装対象としてビジネスの一部分を選択します。それが成功すれば、組織は事業の他の部分への拡大を検討できます。戦略がどのように機能するかについてのベースラインを確立するために時間をかけます。

さまざまなデータ自動化ツールが利用可能です。データ管理と分析のスキルを持つ信頼できるアドバイザーを持つことが、組織の自動化の成功の鍵となります。一部のビジネスリーダーはすべての業務を社内で行なうべきだと考えるかもしれませんが、それは最善の決定ではないかもしれません。外部の専門家を導入することで、組織はデータ・エンジニアリングとビジネス・インテリジェンスに関する最新の洞察を得ることができます。

信頼できるアドバイザーや経験豊富なコンサルタントがいなければ、組織は古い考え方にとらわれ、変化に抵抗してしまう可能性があります。これにより、実装に障害が発生し、プロセスに関連する長期的な問題が発生する可能性があります。データ自動化戦略が正しく実装されていない場合、一部のプロセスが回復しなかったり、復元に時間がかかったりする可能性があります。これにより、企業は時間とお金という2つの重要なリソースを失うことになります。

対処方法： 組織にとって最善の策は、サード・パーティーのアドバイザーまたはコンサルタントと連携することです。組織が達成しようとしているビジネス目標について経験のある専門家を探しましょう。この専門家は、自動化しようとしているプロセスとタスクに関する経験がなければなりません。

自動化は、段階的な改善を積み重ねていく反復的なプロセスです。こうしたタイプのプロセスでは、開発段階後も継続的な更新と調整が必要になります。データと自動化の世界は急速に進化しており、関連性のある効果的な戦略はほぼ常に進行中の作業です。一部のプロセスは実行、実装してそのままにしておくことができますが、自動化には継続的なフィードバックと話し合いが必要です。

対処方法： 自動化プロセスを監視するチームを設置する必要があります。そのチームとやり取りする他の従業員も、自動化の進捗状況に関するフィードバックを提供するための何らかのメカニズムを備えている必要があります。監視を担当するチームは、どのプロセスを更新する必要があるか、どのプロセスがビジネスに役立たなくなったかについて、ビジネス・リーダーとオープンに話し合う必要があります。

進化するテクノロジーに追いつこうとする組織は、競争相手より優位に立てる新しい戦略を模索しています。データ自動化戦略は、組織がリアルタイムのデータ分析に基づいて情報に基づいた意思決定を行えるようにするための重要なソリューションです。組織は実装プロセスに時間と労力を費やし、ビジネスにプラスの結果をもたらす手順に従う必要があります。