データの民主化 - デジタルトランスフォーメーションアクセラレーター

デジタルトランスフォーメーションは、IT の世界で飛び交う一般的な用語です。 ほとんど何でも説明できますが、実際には何を意味するのでしょうか?そして、どれほど重要なことか データ アクセスはデジタル トランスフォーメーションを可能にするものですか?とても重要です。そして データへのアクセスは、最も重要な戦略的差別化要因の 1 つである可能性があります。 AIの時代。

マッキンゼー・アンド・カンパニーは、デジタル変革を「ネットワークの再配線」と定義しています。 テクノロジーを継続的に導入することで価値を創造することを目標とした組織 規模で。最新のテクノロジーを効果的に導入および適用しながら、 効果の変化はデジタル変革の中心ですが、それだけではありません。 テクノロジーについて。革新的なアプローチを受け入れる文化の構築 効率とパフォーマンスの向上を促進することもデジタルの重要な部分です 変換。従業員は既存の快適な環境を手放したがらない プロセスがデジタル変革の取り組みを遅らせる可能性があります。

Trianz が実施した調査では、次の 10 のルールが特定されました。デジタル断層線を越えるデジタルトランスフォーメーション戦略の導入に成功しました。その間 組織を変革するには 10 のルールすべてに従うことが不可欠です データの民主化に成功し、 意思決定者がサイロを超えてデータにアクセスし、前提条件を置き換えることができる データ分析を使用すると、次の 3 つの重要なルールに従うことができます。

• 機能のサイロを打破して、エクスペリエンス主導型の組織を目指します。
• 仮定をデータ分析に置き換えます。
• テクノロジーが変革を成功させるわけではありません。人々はそうします。

データの民主化

データの民主化は、より多くの人がデータにアクセスしやすくするプロセスです。 技術的なスキルに関係なく、人々。この戦略には、 ビジネス全体の従業員や意思決定者がデータにアクセスしやすくなったり、 機能的なサイロ。データの発見可能性もデータの重要な側面です 民主化。ユーザーがデータが存在するかどうかを知らない場合、それはあまり意味がありません。 アクセス可能。

データ共有により機能サイロを打破する

組織が進化するにつれて、さまざまなチームがツールやプロセスを採用します。 彼らのために働き、彼らが仕事で最も効果的になれるようにすること。 営業およびマーケティング チーム向けの CRM システムまたは ERP システム 製造業務。したがって、これらのさまざまなビジネスとその システムは個別のサイロとして動作します。

垂直ビジネス機能の最適化はうまく機能していますが、より迅速な動き アジャイルな実践では、組織がより連携し、より迅速に行動することが求められます。 デジタルトランスフォーメーション戦略を成功させるには、これらを打破する必要があります さまざまなサイロとデータの共有。

ある部門のデータに基づいた意思決定は、そのグループやグループでは最適に見えるかもしれません。 しかし、これらの決定は部門レベルで行わないと最適ではなくなります。 組織のさまざまな部分の傾向を理解する。データが ビジネスサイロ全体で共有されるため、意思決定者はその影響を検討できます 他のグループに対する彼らの選択と行動について。マネージャーは、その方法を分析することもできます。 組織全体の傾向と決定は、社内のイベントに影響を与えます。 手術。たとえば、ソート リーダーシップ コンテンツへの投資は、 新たなリードと売上を獲得できると同時に、より優れた候補者に潜在的に 求人に応募します。営業リーダーがコンテンツへの投資のみを追跡した場合 CRM システム内のリードに対して、人事担当者が経験する追加のメリットは、 気づかれないようにする。

これは比較的単純で明白な例かもしれませんが、 組織全体にわたる無数の相乗効果と相関関係が、 を特定すれば、組織のパフォーマンスを向上させることができます。秘訣は さまざまなシステム内のデータを探索し、隠された価値を明らかにすることができます。これ 強力な AI ツールが私たちに役立つようになり、真実がますます明らかになってきています。 ビジネスと市場の仕組みについての理解を啓発するデータを見つける 操作する。例えば、接客データや過去の売上などをもとに、 予測モデルは顧客の購買傾向を予測できます。エージング 売掛金と販売見込みの鈍化は、景気の軟化を示している可能性があります。 市場。利用可能なデータが多ければ多いほど、これらのモデルはより正確になります。 なれ。

非構造化データの共有

非構造化データをマイニングする機会が増えることで、より多くの方法が生み出されます。 意思決定のパフォーマンスを向上させます。 Large の能力の向上 非構造化データをマイニングするための言語モデル (LLM) と顔認識 分析がはるかに簡単になります。たとえば、AI は電子メールをスキャンして、次のようにタグ付けできます。 製品に関する特定の問題について、特定の論調や言及があること。 AI は顧客の電子メール内の感情を認識し、記載されている製品にタグを付けることができます。 製品が正常に動作していない場合の通信 一連の出来事。このメタデータは保存し、他のユーザーと共有できます。 製造部門はこのデータを他のデータと比較できます 問題の原因を特定するための情報源。あると仮定します 他の顧客からのさらなる苦情。その場合、アナリストは次のことができます。 出荷データを調べて、環境内の類似点を特定します。 欠陥のある製品が出荷され、使用されました。とのつながりはありますか 製造工程、原材料の出荷、またはツールの交換?識別する 複雑な問題を迅速に解決し、根本原因を特定し、適切な対策を講じます。 急速な変化がこれからの時代の勝者と敗者を分けるだろう データとAIの融合。この機能はデータが共有されている場合にのみ可能です 組織全体で効果的に。

データを共有して 360 度のエクスペリエンスを作成する

データの民主化は、より総合的なエクスペリエンスにもつながります。 お客様。データが地域または事業部門間で共有されていない場合、 顧客は各組織との関係が断片化しているように感じる可能性があります。 ホーム オフィスとコールセンターやサービスを通じて連携しているかどうか 休暇中に支店に直接訪問する場合、ブランドは提供できる必要があります 一貫した経験。チャネル全体でデータを利用できるようにすることなく そして地域、営業担当者、サービス担当者は顧客のことを知らず、最終的には 支離滅裂な体験を提供し、関係を悪化させます。

データ文化の推進 - 前提をデータに置き換える

データ民主化戦略により、データ共有が促進され、より多くのデータ共有が可能になります。 データドリブンな文化。変化し続ける今日を生き抜くための鍵となる要素 デジタル化された競争環境では、意思決定を行う能力が求められます。 データ。データの共有に取り組むことは重要ですが、その共有方法を理解することは重要です。 データ共有によって可能になるデータ主導の意思決定は、 デジタルトランスフォーメーション戦略を前進させ、関連性を維持します。

意思決定者がより多くのデータにアクセスできるようになると、意思決定者はより多くのデータにアクセスできるようになります。 意思決定をサポートするためにそれを使用します。適切なトレーニングが鍵となりますが、 データ文化を推進し、デジタル変革を確実に軌道に乗せます。 データにアクセスせずにこれらの新しいスキルを行使するトレーニングは、 逆効果。

さまざまなグループが協力し、新しいスキルを学ぶことでデータ文化が広がる そして洞察。したがって、次の基準を作成することも重要です。 データの利用可能性を高めながら、通信の一貫性を確保します。 用語、計算、指標がドメイン間で異なると、 コミュニケーションの誤りやエラーが発生する可能性があります。データカタログとビジネス用語集 データセットとビジネス用語を定義すると、サポートの向上に役立ちます コラボレーション。

人々がデジタル変革を推進できるよう支援する

人々にデータへのアクセスとそれを使用するスキルを与えることで、さらなるエネルギーを生み出すことができます。 イノベーションを推進し、完全デジタル企業への移行を加速します。

広範なトレーニングとデータ アクセスにより、データ文化の成長が始まります。 化合物。データとトレーニングへのアクセスが増えると、好奇心、実験、 そしてイノベーション。専門家はデータを見つけて、それを使用して問題に答える方法を学びます。 質問してトレンドを掘り下げます。また、データを使用してストーリーを伝える方法も学びます ビジネスチャンスを活かすために訴訟を起こします。多ければ多いほど 好奇心に従ってデータを掘り出す組織内の人々 彼らが観察しているトレンドや機会をサポートすればするほど、あなたの機敏性は高まります。 組織が強化され、新製品をより早く市場に投入できるようになります。

データの民主化を可能にするテクノロジーが登場していますが、まだ 克服すべき政治的課題。データは力であり、それを制御することは 政治的な意味合い。たとえば、より良いものを作ることができるビジネスグループ 質の高いデータに基づいた意思決定は、他の意思決定よりも多くのリソースを取得できる可能性があります。 同じアクセス権を持たない部門。データ民主化戦略のペア フェデレーテッド ガバナンス フレームワークを使用すると、橋渡しに非常に役立ちます。 人々とのギャップと不安をより大きなサポートに向けて コラボレーション。

データの民主化と連携フレームワークにより、人々の作業も可能になります より効率的に連携できます。 2 つのグループが協力したり、協力しようとしたりするとき、 より適切に調整するには、同じデータセットを操作する必要があります。データ共有の場合 すでに組織の文化に組み込まれているため、これが第二の習慣になります。 データ共有をデフォルトとして使用すると、他のグループからのデータを理解できるようになります。 より簡単に。用語、指標、計算は異なる場合があります。 混乱、不整合、非効率。データのストーリーテリングと 統一されたデータセットに基づいて仮説を正当化すると、コンセンサスが得られます より簡単に。イノベーションとコラボレーションが強化されることで、組織は次のことが可能になります。 デジタル変革プロジェクトを合理化します。

データの民主化を利用してビジネスのサイロを打破し、データ文化を推進する そして従業員に権限を与えます。

データ民主化の実装

データの民主化は、目標を達成するための重要な戦略となり得ます。 デジタル変革の目標。それでも、人々は共有し、 データをより自由に使用するには、特定のガードレールもシステムに組み込む必要があります。 戦略。ガバナンスとデータ品質は、成功するデータの中核です 民主化戦略。

ガバナンス

アクセスと制御を分散化する場合は、適切なバランスを保つ必要があります。 ガバナンスと自律性は課題です。 「シャドーIT」の爆発的な増加により、 中央の IT 部門がテクノロジー担当者が使用できるツールを決定した場合、 彼らは生産性を備えた IT の範囲外のソリューションを探すでしょう。 コンプライアンスを無視する。

ニーズと要件を組み込んだ柔軟なガバナンス フレームワーク データが責任を持って取り扱われることを保証するためのユーザーと IT 要件の把握が役立ちます 組織はこの綱渡りをしています。

ガバナンスはセキュリティ以上のものです。データが正確でアクセス可能であることを保証します。 プライベートで使える。データの正確性を確保するには品質管理が最も重要です そして信頼できる。信頼できるデータがなければ、戦略は崩壊します。 意思決定者はデータに対する信頼を失い、意思決定に戻る 彼らの直感と経験のみに基づいています。

明確に定義されたデータ ガバナンス ポリシーと戦略は、 データ民主化の導入による長期的な成功。間違えると、 デジタル変革の旅を後戻りさせる可能性があります。正しく完了しました。 データに値する敬意を持ってデータを扱う人々の組織全体 そして適切なガバナンスを確保する責任を負います。

ガバナンスにおける AI

AI の爆発的な普及と主流アプリケーションへの急速な移行は、 顕著。このテクノロジーはデータ ガバナンスにも影響を及ぼし、データ ガバナンスをサポートしています。 データ民主化戦略。

アクセシビリティ

AI はアナリストがデータにアクセスできるようにすることで、データ アクセスを支援します。 彼らはもっと急いでいる必要があります。コパイロット機能により、アナリストは次のことを行うことができます。 チャットボットに必要なデータを取得するように依頼するだけで、AI ボットは次のことを行うことができます。 データを素早く見つけて取得します。

データ品質

AI はデータ品質の確保を支援します。検証モデルはデータを次のようにチェックします データが有効でエラーがないことを確認するためにキャプチャされます。 AIもまた、 エラーまたは問題を示す可能性のあるデータの外れ値を特定します。

セキュリティとプライバシー

AI は、次のことのみを保証することでセキュリティとプライバシーを支援します。 許可された人が機密データにアクセスできます。 AI モデルは次のようになります。 どのデータが機密で制限されているかを迅速に特定できるように構築されています それにアクセスします。ユーザーを識別できるモデルも作成できます。 機密データへのアクセスを許可される必要がある人、許可されない人。

AI は、データ ガバナンスの側面の自動化、データの作成を支援できます。 民主化を組織全体に拡大するのがはるかに簡単になります。 IT部門 特に大規模な場合、データの制御を手放すことに常に積極的であるわけではありません。 しかし、AI 実装によってガバナンスがサポートされると、より多くの抑制と均衡が得られます。 コンプライアンスを確保するために設けられています。

成長のエンジンとしてのデータ民主化

IDC は、デジタル トランスフォーメーション支出が 2018 年までに 3 兆 9,000 億ドルに達すると予測しています 2027年。今後数年間で、ハイパーオートメーションとAIによる意思決定が実現されるでしょう。 これらの投資の焦点。データ サイエンティストがより多くの情報にアクセスできるようになると データを利用して、より優れたモデルを構築し、AI ベースのより適切な意思決定を推進できます。 データへのより多くのアクセスによってサポートされるデータリテラシーの向上により、より強力なデータが作成されます。 データ文化、組織全体のデータ品質の向上につながります。 各データセットが最高品質であることを保証するために投資されています。

企業成長の次のステージでは意思決定が加速する AI が多くの単純な選択と経験を引き受けるため、指数関数的に増加します。 専門家は、複雑なジレンマに取り組むために、さまざまなデータセットを調査します。 適切な人材が適切なデータを利用できる組織は、 そうでない競合他社よりも一歩先を行くことができます。