目次
はじめに
前回の記事でデータ利活用を促進するために必要なのは「データ活用の仕組み化」であるというお話をしました。
少し概念的な内容だったので、イメージしづらいところもあったかと思います。
今回は、この記事を読んでいるみなさんが自分たちの企業に落とし込んでイメージできるように、具体的な事例を踏まえてお話します。
取り扱うのは、仕組み化の中でも「データ環境整備」です。
この記事が解決できること
- データ活用の仕組み化の一つである「データ環境整備」の重要性がわかる
- 具体的な事例を知ることができる
仕組み化;データ環境整備
データ環境整備の目的
データ環境整備は、データ活用の基本中の基本です。
データ活用のスピードを上げ、データの品質を保ち、そして誰もが同じデータを使用できる状態を作ります。
このステップを料理に例えると冷蔵庫やレシピの整理に置き換えられるでしょう。
- 冷蔵庫のどこにどんな材料が置かれているのか分かっている
- すぐに料理に使うことのできる状態が常に整っている
- レシピを見れば、誰でも同じ味が再現できる
データの環境整備では、このようなことを行っていきます。
- DWHやBIの整理をして、どこにどんなデータがあるかを明確にする
- 必要に応じてデータフローの引き直しやテーブルの中間処理を行い、常に最新のデータが参照できる状態を保つ
- 定義書やデータフローをドキュメント化して、誰でも同じ処理が再現できるようにする
データがぐちゃぐちゃに混在している状態を脱却することは、その後のすべての工程に影響を持ちます。この工程なしに、データの利活用を促進することはないと言っていいでしょう。
事例紹介
ここからは私たちが実際に支援した企業の具体事例をお伝えします。
組織の抱える課題
抱えていた課題の最たるものは、データベースのブラックボックス化です。
CDPを導入することはできたものの、各部署がそれぞれの定義に基づいてテーブルを作成・加工していました。
その結果、集計ロジックや途中処理の過程が分からないテーブルが山積し、再現性のないデータが乱立。カラムの定義を確認したくても、参照するべきドキュメントがないという状況でした。
DXA導入の決め手
DXA導入の決め手は、データに対する理解がある人材が自社の中で業務をするという点です。
上記のようにブラックボックス化した状態をなんとか脱却するために、データの特性や取扱いを理解しながら環境を整備してくれるパートナーをまさに探していたところでした。
導入の結果
DXAが入ってからまず行ったことは、クライアントの業務理解です。
具体的には、
・どのようなビジネスモデルをとっているのか?
・業務内のどのようなシーンでデータを利活用しているのか?
・データはどのような流れで分析者の手元に届くようになっているのか?
など、その内容は多岐にわたります。
様々な方面から企業や組織の業務・現状を把握した上で、全社で使用するデータの整備を行いました。
DXAのデータ環境整備
- 既存データのカラムや処理をするロジックを調査し、不透明だった処理スキームを明らかにする
- ヒアリングを元にデータフローを調査し、再現性のある処理を確立する
- 調査結果や新たに組んだデータフローをドキュメント化して、ナレッジを作成
その結果、マーケターやアナリストは使用するデータの定義を明確にすることができるようになりました。ドキュメント化によって新しくプロジェクトに参加したメンバーのキャッチアップスピードも飛躍的に向上。
現在は、データカタログを整えて「誰かに聞けばわかる」ではなく「誰でも見ればわかる」状態を作ることを目指していらっしゃいます。
まとめ
整備されたデータ環境はすべての工程をスムーズにする
データ環境整備は、組織の中でデータを扱うすべての人の仕事を円滑にするための重要な仕事です。
企業の中でのデータ活用のスピードを上げ、データの品質を保ち、そして誰もが同じデータを使用できる状態を作るためには必要不可欠です。
まさに今、このような課題を抱えているという方はぜひ一度ご相談ください。
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