質と量という古くからの議論は誰もが知っています。しかし、量と俊敏性の重要性について考えたことはありますか？
データの世界では、ビジネスの成功はデータの蓄積量にかかっているとよく考えられます。実際、データは現代の組織にとって生命線であり、そこに蓄積された情報は、企業の迅速な行動、顧客との連携、そしてより大きなインパクトの創出に役立っています。これは事実ですが、クラウドデータの量が飛躍的に増加し、生産性とイノベーションを阻害する内部的な障害を生み出していることを無視することはできません。
事実、クラウド上ではデータの振る舞いは異なり、データが拡散するにつれて、アクセス性と整合性はより脆弱になります。企業がパンデミックやサプライチェーンの混乱といった前例のない事態への対応を迫られると、データチームは急速に過負荷状態となり、データを有効活用するのに苦労します。多くの企業は、時代遅れの移行・保守プロセスを回避するために何時間も費やさざるを得なくなり、時間、生産性、そしてコストを浪費しています。
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これらすべてがビジネス全体に重大な影響を及ぼし、データドリブンなビジネスを実現する能力を損ないます。例えば、価値実現までの時間の遅延、情報の古さ、エンドユーザーが独自のデータを探し、サイロ化した分析を行う傾向などが挙げられます。多くの場合、こうした状況はデータの不正確さや標準化されていないプロセスにつながり、ビジネスに非効率性をもたらす可能性があります。ビジネスユーザーが、企業を前進させる戦略的分析ではなく、手作業によるコーディングに時間を費やしているようでは、データを活用して生産性を高めることは不可能です。
組織は、手作業による手法やテクノロジーから脱却し、データ統合と変換に新たなアプローチを導入する必要があります。さもなければ、ビジネス全体にわたって適切なデータではなくビッグデータを活用してしまうリスクを負うことになります。この記事では、データ生産性とは何か、そして企業が急増するクラウドデータに対応するために分析プログラムをどのように適応させていくべきかを探ります。
データの期待とデータ生産性のギャップ
クラウドデータの誤解や誤用は、多くの場合、その保存方法に起因します。データエンジニアは、データ需要に追いつけない旧来のデータ統合技術に苦慮してきました。言い換えれば、古い習慣が、チームが求める有意義な成果の実現を妨げているのです。
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さらに、ビッグデータを生の状態のまま理解するという作業は、特に企業がデジタルスキル不足に直面している今、私たち一人一人が手作業で完了するにはあまりにも膨大です。DCMS（データマネジメントシステム）の報告によると、英国企業の半数弱（46%）がここ数年、データプロフェッショナルの採用に苦労しており、これはつまり、既存のデータ需要に対応できる専門家が不足しているだけでなく、その量も不足していることを意味します。
結局のところ、データとの格闘は、競争力を高めるためのインサイトを効果的に探し出すチームの妨げになっています。生産性を向上させ、データを有効活用して企業の成果を向上させる機会は、企業の戦略の再構築にかかっています。
データをより有用なものにする
組織がデータからより大きな価値を引き出すには、様々なチームに、変換され分析可能な状態でデータを提供する必要があります。データパイプラインの近代化とオーケストレーションは、データ生産性を向上させ、顧客体験の向上、不正検出、デジタルトランスフォーメーション、AI/ML、その他のビジネスクリティカルな取り組みのためのリアルタイムのデータインサイトを提供する鍵となります。
適切なデータを単一のプラットフォーム上で読み込み、変換、同期できるということは、クラウド環境をより効率的に運用できることを意味します。「スタック対応」でネイティブクラウド環境に統合可能でありながら、「誰でも使える」ソリューションを選択することで、社内のあらゆるユーザーがスキルレベルを問わずインサイトを獲得できるようになります。
企業がリソース不足の危機に直面する中で、データの民主化は、過重労働に苦しむデータエンジニアの作業負荷を軽減し、データジャーニーに付加価値をもたらすタスクに時間を再投資することを可能にします。クラウドデータがかつてない規模に拡大する中で、データ統合の取り組みを迅速に拡張できることは、企業が価値実現までの時間を短縮し、最終的にデータがもたらすインパクトを最大化することにつながります。
クラウドデータの新しい活用方法
長い間、企業はビッグデータの約束に惑わされてきました。確かに、適切なデータはビッグデータである場合もありますが、組織がデータ競争で成功するには、規模だけでは不十分です。
複数のソースやフォーマットから生成される動的なデータがますます増えるにつれ、統合はますます困難になっています。このような状況下で、企業が従来のように手動でデータを移行し続けると、データの移行速度が追いつかなくなります。企業は、最新のデータチームのニーズに対応し、それをサポートする分析プログラム戦略を策定する必要があります。チームがデータ活用の生産性を向上させるには、まず適切な最新のクラウドデータスタックを構築する必要があります。
Matillion 社、製品マーケティング ディレクター、Molly Sandbo 氏。
