最新化する?それとも移行? セルフサービス分析でバランスを取る

今日のビジネスにおける意思決定は、分析に基づいて行われています。データは急速にビジネス上での会話の一つになりつつあり、ダッシュボードは会議の共有情報としてPowerPointに取って代わられています。

また、すべての組織がデータ中心主義になりつつあります。そのため、データセルフサービスは非常に重要です。データセルフサービスは、専門家の手からアナリティクスを開放し、ビジネス全体の洞察を民主化します。

誰もがその恩恵を受けることができる一方で、セルフサービスを機能させるには多く労力が必要です。


・データには、適切に設計されたセマンティックレイヤーが必要です。

・BIダッシュボードの背景にある配信メカニズムでは、頻度、量、速度を確立する必要があります。

・データはその品質、コンプライアンス、系統がしっかりと確立された、信頼できるものでなくてはなりません。


では、どのようにして最終段階へ到達させればよいのでしょうか?

クラウドへのデータ移行でも、既存のものを最新化する場合でも、ほとんどの場合、埋める必要のあるギャップが存在します。成功するには、可能な限り早い段階でデータセットを入手し、複雑さ、ガバナンス、情報の価値を判断するユースケースなどの問題を評価することが重要です。


価値を理解するためのアフィニティマッピング


最も難しい問題の1つは、どのデータを保持または削除し、選択したデータの優先順位を決めることです。この段階は、技術的なものよりも、方法論が必要です。

このプロセスでは、ビジネスで適用されるさまざまなユースケースとデータセットに関連する価値を判断するため親和性マッピングをお勧めします。アフィニティマッピングは、最初に使用するべきデータソースを特定し、1つのデータソースがどのように「X」個のユースケースを解放できるか理解するためのマトリックス化にも役立ちます。

アフィニティマッピングは、データ移行や最新化に対して、より広範囲なビジネス部門から賛同得ることにも役立ちます。それだけでなく、どの部署がどのデータソースに最も頻繁にアクセスしているかを確認し、各部署がどのようなメリットを享受できるのか、予測することができます。


不安要素の克服


保存する情報を選択し、分析のために共有プールに投入することは、役割の縮小やリソースの損失を招く可能性があります。そして、事業部や各部門から多額の費用を持ち出すことは、予算削減につながる可能性があります。

しかし、最新のアナリティクスを使えば、予算削減を先取りし、それを新たな取り組みへ振り分ける機会を特定することができるのです。

例えば、ビジネスケースの最初の目標が「10万ドルを費やし、50万ドルを節約する」の場合、「その50万ドルを別の問題解決に役立てる」可能性があるのです。

サイロ化された情報からデータを取り出し、より広く、より集中したスペースに移動させるのは、最初は気が遠くなる作業に思えるかもしれません。

しかし、企業全体の豊富な情報分析のための共通アクセスによって受けられる恩恵を知れば、その価値が容易に理解できます。重要なのは、ビジネスユーザーがこれまでに見たこともなく、作成もできなかったような情報に対する信頼を確立することなのでです。


ビジネスチャンスとしてのガバナンス


データの最新化や移行を検討しているのであれば、データガバナンスに取り組む絶好の機会です。適切なガバナンスフレームワークがあれば、最新化や移行が完了した時点で、望ましいセルフサービス機能を確立することができます。さらに、後から追加するよりも、最初にフレームワークを確立する方がはるかに簡単です。

データガバナンスの確立には、次の3つのフェーズで管理する必要があります。


1.主要な役割とフォーラムの確立

利害関係者がデータガバナンスを実現するための課題と機会について議論する場が必要です。たとえば、データスチュワードが誰なのか、会社のドメインエキスパートが誰なのかを共有することが重要です。


2.データリネージの標準を確立

ガバナンスの目標は、今後のコラボレーションの基礎となる信頼を確立することです。データがどこから来たのかを知ることは非常に重要です。データポイントは何十億もの異なる組み合わせで存在するため、ツールの観点からは、これを実現するのは必ずしも容易ではありません。

InformaticaのAIを活用したデータリネージソリューションは、データソースに関係なく、すべてのデータに関連するメタデータを確実に取得することが可能です。これにより、最終的に、クラウド環境全体のデータリネージの詳細なエンドツーエンドの視点を得ることができます。


3.データ品質の標準を確立

アフィニティマッピングが完了し、データリネージが確立され、データセットに付随するビジネス価値とユースケースが理解されると、「ゴミ」を排除するのがはるかに簡単になります。分析を混乱させたり、洞察の戦略的価値を低下させたりする可能性のあるデータを削除できます。

クラウド移行と最新化が適切に行われれば、イノベーションを加速させることができます。セルフサービス分析を可能にすることで、ビジネス全体のユーザーに、変革のビジネスチャンスを自ら見出す力を提供することができるのです。

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本ブログは2021年12月4日DANIEL CLARKEによるModernize or Migrate – Getting the Balance Right with Self-Service Analyticsの翻訳です。