データ・ストラテジーとは

データ・ストラテジーは、通常、組織のデータを取り巻くさまざまな機能領域を結びつけ、調整します。これらの領域には、データ収集、データ管理、データ・ガバナンス、データ分析、データ品質、データ・セキュリティーなどの分野が含まれます。

多くの組織では、最高データ責任者（CDO）がデータ・ストラテジーの策定と指導を担当しています。他の組織では、上級幹部、データサイエンティスト、およびデータ・エンジニアが協力してデータ・ストラテジーの構築に取り組むことがあります。

成功したデータ・ストラテジーは、ビジネスが市場機会を特定し、製品やサービスを改善し、顧客満足度を向上させ、競争優位を得るのに役立ちます。

企業のデータ・ストラテジーを作成し実施するためには、さまざまな方法論があります。ほとんどは、これらの6つの基本的なコンポーネントのいずれかのバージョンを含んでいます。

• ビジネス目標の理解
• 障害と課題の評価
• データ・ストラテジーのロードマップの作成
• 管理体制の確立
• 小さな成功に集中する
• ストラテジーのスケーリング

データ・ストラテジーを構築するための最初のステップは、組織全体のビジネス目標を明確に理解することです。経営幹部のリーダーや事業単位の利害関係者は通常、協力して目標を特定し、データの活用がこれらの目標達成にどのように役立つかを探ります。

この目標に関する議論に基づき、組織はデータ・ストラテジーが焦点を当てる特定のユースケースを選択します。例えば、組織はデータ・プロセスを活用してサプライチェーン・コストを削減したり、リスクやコンプライアンスの課題を自動化したり、進化する顧客ニーズをより良く理解したりすることに焦点を当てたいと考えるかもしれません。

次に、ITの専門家が、これらの成果を達成するために組織が必要とするツールやテクノロジーについて意見を述べます。

その後、組織はデータ・ストラテジーの成功した実行を妨げる可能性のある障害を特定します。これらの障害には、データ・アクセスの容易さを妨げるデータ・サイロ、データ・ガバナンス・ポリシーの不足、または現代的なデータ・オペレーションをサポートしない古いデータ・アーキテクチャーなどの技術的障害が含まれる可能性があります。

また、人的な課題もあるかもしれません。ビジネス・ユーザーはデータ駆動型文化の柱について教育を受ける必要があり、ITチームのメンバーは特定のテクニカル・スキルを習得するためのトレーニングが必要かもしれません。

データ・ストラテジーのロードマップは、データ・ストラテジーの実施方法を定義します。このロードマップには、ビジネス目標、現在および提案されているテクノロジー、プロセス、関与する人々に関する詳細が含まれます。また、完了までのタイムラインと、ストラテジーの成功を測るためのメトリクスも確立します。

データ・ストラテジーを軌道に乗せるために、組織はデータ・アクティビティを監視し、データ・プロセスの適切な性能を維持するために制御を実施することがよくあります。例えば、データ・ガバナンス・ポリシーは、データ品質、プライバシー、セキュリティー、そして規制要件の遵守を確保するのに役立ちます。

また、データの推進者が定期的に集まり、標準、ユースケース、複数の事業分野にわたる進捗をレビューするなどの人的制御もあります。もう1つ重要な制御は、標準化された用語であり、これにより、会社のデータ・ストラテジーについて話す際に誰もが同じ言語を使うことができます。

新しいデータ・ストラテジーを立ち上げる際、組織は短期間で小さな成功を収めることを目指します。初期段階で価値を示せるデータ・プロセスを優先することで、事業全体でのストラテジーの採用を促進できます。

データ消費を簡素化し、データ・コンシューマーの権限を強化することも、データ・ストラテジーへの賛同を得るための施策です。例えば、組織は新たなデータの洞察を簡単に取得し、セルフサービス・モデルを通じて共有できるよう、中央カタログを作成することがあります。

賛同を得るために、組織は通常、ストラテジーが収益向上などのマイルストーンを達成している状況について、チームに頻繁に更新情報やレポートを提供します。

組織は、事業全体の利害関係者がデータ・ストラテジーを採用するよう促すために、継続的なトレーニングやサポートを提供することもあります。

例えば、組織はデータ・リテラシー向上の取り組みに投資し、利害関係者がデータセットにアクセスして分析し、自ら成果を導き出せるよう支援することがあります。また、データ基盤の機能を支え、拡張するために、テクニカル・タレントの採用やスキル向上を優先することもあります。

これらのアクションの動機は、事業全体で強固なパートナーシップを構築し、データ・ストラテジーの適用範囲と活用を拡大することです。

データ・ストラテジーは通常、以下のようなさまざまなデータ分野から、人、プロセス、ツールを統合して構築されます。

• データ管理
• データ・ガバナンス
• データ統合
• データ・アーキテクチャー
• Data アナリティクス
• データ・セキュリティー
• データ品質

データ管理は、データの収集、処理、ストレージ、共有、利用からアーカイブや削除に至るまで、データのライフサイクル全体を管理する分野です。

データ・ガバナンスは、組織のデータの品質、セキュリティー、可用性に焦点を当てています。データ・ガバナンスの目標は、データ検出やビジネス・インテリジェンスの取り組みにおいて容易にアクセスできる安全で高品質のデータを維持することです。

データ統合は、複数のソースからのデータを結合し、調和させることで、さまざまな分析、オペレーション、意思決定の目的に利用できる統一された一貫性のある形式にするプロセスです。

データ・アーキテクチャーは、データの収集からトランスフォーメーション、配布、消費に至るまでの管理方法を説明します。これは、データと、それがデータ・ストレージ・システム内を移動する仕組みの青写真を明確にします。

データ分析は、組織のデータから実行可能な洞察をデータサイエンスを使用して抽出します。これらの洞察は、データの可視化を作成するために活用され、ビジネス・ユーザーがパターン、トレンド、異常を理解するのに役立ちます。

データ・セキュリティーとは、デジタル情報をそのライフサイクル全体を通して、不正アクセス、破損、盗難から保護するためのプラクティスです。これには、暗号化、ファイアウォール、認証、アンチウイルスやアンチマルウェア・ツールなどのデータを保護するための対策が含まれます。

データ品質は、データセットが正確性、完全性、一貫性、および目的適合性の基準をどの程度満たしているかを測る指標です。データの重複、欠損値、外れ値などの問題が適切に対処されない場合、ビジネスに悪影響を及ぼすリスクが高まります。

複数のデータソースから大量の情報を収集、準備、保管、分析、共有する企業にとって、データ・ストラテジーは不可欠なリソースです。データ・ストラテジーは、これらのデータ資産からビジネス価値を生み出すためのポリシーやプロセスの青写真を段階的に提供します。

データ・ストラテジーは、組織が次のことを実現することで、ビジネス目標の達成を支援します。

• 情報に基づいた意思決定
• 人工知能（AI）への取り組みを推進する
• 生産性を高める
• コストの削減
• イノベーション
• 競合他社を上回る

企業がデータ・ストラテジーを実施する際には、いくつかの課題に直面する可能性があります。これらの課題には、次のようなものが含まれます。

• データの成熟度の不足
• 低品質なデータ
• データ・サイロ
• データ・ガバナンスの欠如
• 企業文化

データを戦略的資産として活用できない企業は、ゼロからのスタートを余儀なくされます。この取り組みには、新たなポリシー、プロセス、テクノロジーの実施やトレーニングが必要となるため、コストと時間がかかる可能性があります。

高品質なデータは、効果的なデータ・ストラテジーに不可欠です。一貫性のない、不完全な、または不正確なデータは、信頼性の低い結果を生み出し、ビジネスに悪影響を及ぼします。

データ・ストラテジーは、良好な結果を得るために複数のデータソースへのアクセスを必要とします。分断されたサイロに分散しているデータは、処理が困難であり、コストや時間がかかる可能性があります。

データ・ストラテジーには、データの所有権、アクセス、セキュリティ、法規制遵守に関する明確なポリシーが必要となるのが一般的です。これらのポリシーが整備されていない場合、データ・ストラテジーの推進が困難になる可能性があります。

データ・ストラテジーの成功には、データ駆動型の企業文化が必要です。経営層、ビジネス・ユーザー、IT専門家がデータ・プロセスや目標に対して足並みを揃えられない場合、データ・ストラテジーが停滞する可能性があります。