IT プロフェッショナルが組織全体にデータ分析のベスト プラクティスを実装する方法

データセットの収集、整理、分析 (データ分析と呼ばれるプロセス) を通じて、組織はデータが語るストーリーに基づいてインテリジェントな意思決定を行うことができます。 マーケティング チームからデジタル トランスフォーメーション イニシアチブまで、ビジネス運営のあらゆる側面でデータ分析の恩恵を受けることができます。

それにもかかわらず、Gartner の調査によると、2022 年までにビジネスの成果をもたらす分析的洞察は 20% にすぎません^[1] 。 今日、組織が利用できるすべてのデータがあるにもかかわらず、洞察に満ちたデータ分析がまだ不足しているのはなぜでしょうか?

多くの場合、原因は、組織内でのデータの使用を管理するベスト プラクティスの欠如です。 チームはサイロで運営され、データは乱雑であり、IT チームは分析の要求に遅れずについていくために緊張を強いられています。

これは、IT プロフェッショナルがデータ分析のベスト プラクティスを実装して、データのデータ管理に対する合理化されたアプローチを作成する必要がある場所です。これにより、よりクリーンなデータ、最適化されたリソース、洞察力に富んだレポートが得られます。

以下のガイドでは、組織全体にデータ分析のベスト プラクティスを実装するための段階的なアプローチを紹介します。 各ステップで、ビジネスがデータにアプローチする方法を変革し、組織に新しい価値を提供できます。

データ分析のベスト プラクティスを設定するときに最初に確立することの 1 つは、組織がデータの収集、整理、および分析にどのように取り組むかです。 会社全体で、多数の場所に大規模なデータ セットがあります。

合同アプローチがなければ、このデータは失われたり、アクセスが困難になったり、適切なパラメーターなしで保存されたりする可能性があります。 最終的に、データを分析する段階になると、データ セットを見つけてクリーンアップしようとするだけで、かなりの時間が浪費されます。

組織がデータにどのようにアプローチするかを決定することで、全員を成功への道に導きます。 考慮すべきデータへのアプローチには、次の 3 つの一般的なスタイルがあります。

• 分散型: 分散型アプローチにより、個々のチームまたは部門が独自のデータ管理を処理できます。 このアプローチを採用する場合、データの収集、保存、および分析方法に関するパラメーターを設定することが重要です。 また、部門間のデータ分析がどのように行われるかについて、明確なガイドラインが整備されていることを確認する必要があります。
• 一元化: 多くの大規模な組織は、すべてのビジネス ユニットからのデータが単一のデータ レイクに格納される一元化されたデータ管理システムに投資しています。 ここから、専任のデータチームによって分析が行われます。 このアプローチは、データ チームがデータの維持とカタログ化を担当するため、よりクリーンなデータ セットを促進します。 ただし、チームがデータ分析要求でバッ​​クログになると、制限が生じる可能性があります。 十分なスタッフがいないと、このアプローチはすぐにボトルネックになり、分析とレポートのプロセスが遅くなる可能性があります。
• ハイブリッド: 一部のビジネスでは、バランスはハイブリッド アプローチで見られます。 この戦略には、一元化されたデータ管理が含まれますが、チームは独自のデータ セットを保持し、部門分析を実行できます。 このアプローチは、組織全体でのデータ アクセスを確保しながら、チームが独自のデータ ニーズを解決できるようにするのに役立ちます。

組織が採用するデータ戦略アプローチに関係なく、データ セキュリティ要件は常に一元化する必要があることに注意してください。 これは、組織を保護し、データ コンプライアンスを確保するために重要です。

組織にとって最適なアプローチは、その規模と特定のビジネス ユース ケースによって大きく異なります。

データ分析は、常に明確なビジネス目標によって推進される必要があります。 明確な目標がなければ、組織は重要なデータの収集を逃す可能性があります。 どのデータが目の前の目標を促進するかについてチームが不明確であるため、情報が失われる可能性があります。

一方、関係のないデータが多すぎて埋もれてしまう可能性があり、データをクリーンアップするときに大量のリソースが浪費される可能性があります。

時間とお金の無駄を避けるために、主要な利害関係者と協力して、組織のデータの最終目標を決定します。 ここから、このデータを収集して整理し、最終的に洞察に満ちた分析を提供するために必要なツールを特定して実装できます。

結局のところ、データ分析とは問題を解決することです。 チームが解決したい問題と、この分析を実行するために必要なデータを事前に定義することで、チームが最初から効率的に運用できるようになります。

多くの場合、組織はデータの管理と分析を IT 部門とデータ サイエンティストだけに依存しています。 このサイロ化されたアプローチは問題をはらんでいます。

チームが関連するチームと協力せずに特異な分析を要求している場合、全体像を把握するのは困難です。 さらに、このアプローチは、サイロ化されたチームが同じ分析の要求を送信したり、完了したりすることが多いため、時間を浪費する可能性があります。

部門間の賛同を高めるには、組織内のすべての従業員が仮説に基づく方法論を使用して日常業務に取り組めるようにします。 すべてのチームは、解決する必要がある問題と、求めている答えを見つけるのにデータがどのように役立つかを検討する必要があります。 これを超えて、チームは部門間で協力して全体像分析をまとめる必要があります。

この種のデータ駆動型の文化の構築は教育から始まり、IT チームはトップから始めるべきです。 経営幹部からの賛同を得ることが、イニシアチブがデータによって推進される組織の構築に役立ちます。 経営陣がチームにデータを使って戦略や取り組みを支援するよう圧力をかけると、トリクルダウン効果が生じます。

IT チームとデータ サイエンティストだけに頼るのではなく、すべてのチームが協力して、クリーンなデータとインテリジェントな分析が優先される文化に貢献できます。

さまざまなデータ ツールは、さまざまな目標を念頭に置いて構築されています。 適切なツールを選択することで、チームが組織全体にベスト プラクティスを簡単に実装できるようになります。

データ分析ソフトウェアのオプションを比較するときは、次の質問を自問してください。

ソース

1. 2019 年のトップ データおよび分析予測、Gartner