データレイクを超えて:データ製品を使って、データの価値をビジネスに提供

私達の主要顧客(エネルギー産業、公共産業、製造業)におけるデジタルトランスフォーメーションには、残念な真実が2つあります。


  1. デジタル化のPoCは当たり前に行われているが、実際のROIはない。
  2. クラウドデータウェアハウスやデータレイクには何十億もの投資が行われているが、ほとんどのデータはそこで終わり、誰にも利用されず、何の役にも立たない。

このようなデータドリブンな価値創造におけるジレンマの中心には、技術的な課題(多様で流動的なデータをどのように整理するか)から、運用的な課題(新しい情報製品やサービスをどのように生み出すか)、財務的な課題(データをどのように資産として扱うか)、そして人間的な課題(データリテラシーを向上させ、現場でのデジタルソリューションの採用をどのように確保するか)まで、さまざまな課題が混在しています。

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実現不可能なことを避けるために、チーフ・データ・オフィサーやその他のデジタル化担当役員が自らの指針として考えるべき最も基本的な疑問に焦点を当てることが必要です。自社のIT/OT/ETデータの中で、測定可能なビジネス価値を生み出すのはどのデータセットだろうか?(もちろん、現状のビジネスにおける用途を超えて)

 

 

データの価値を高めるためには、データストレージではなく、データガバナンスに焦点を当てよう

正直に言うと、過去10年間、データガバナンスは、兄弟分であるクラウドデータストレージのように大々的に宣伝されたり、経営者に注目されたりすることはありませんでした。それどころか、データガバナンスという言葉は、アクセス管理やセキュリティといったデータ管理者的側面や、メタデータやリネージといったITバックオフィスの専門用語的側面が強調されてきました。

クラウドデータウェアハウスやデータレイクに何十億もの投資をしたにもかかわらず、ほとんどのデータが誰にも利用されずに終わってしまう根本的な原因として、データ品質(またはその欠如)が急激に注目されたことがきっかけで、流れは急速に変わりつつあります。憂慮すべき事実は、「データは、ビジネスがそれを信頼して使用しない限り、価値を持たない」というもので、Forrester社がまとめています。

 
 
しかし、データ品質の課題を解決することは、クラウドのデータウェアハウスやデータレイクを埋めることほど簡単ではありません。また、クラウドを利用したMDMプロジェクトに何十億も投資することも同様に間違っています。それよりも、データ製品を中心とした考え方を採用し、データ製品の作成と管理を行うDataOpsを実践することが必要です。
 
 

データ製品を使って、データ品質(と真の価値)をビジネスに提供しよう

データ製品とは、皆様がSIパートナーと一緒にビジネスサイドに提供する、データを使ったビジネスアプリケーションやソリューションのことではありません。分かりやすくするために、これらを単にデータ駆動型ビジネス・アプリケーション(モバイル・アプリ、ローコード・アプリ、ダッシュボードなど)と呼ぶことにしましょう。データ製品とは、お客様のデータそのものを「パッケージ化」して、お客様のニーズに応じて自らデータ活用を行える環境を提供することを意味します。

例えるならば、Gitのコードスニペットではなく、SaaSをビジネスに提供することを考えるとよいでしょう。同様に、データ製品は、直観的なユーザーガイダンス(説明的なメタデータとコンテキスト)と、SLAの形で保証された品質(データ製品の所有者によるサポートを含む)を備えているため、生のデータ入力よりもはるかに価値があります。最も重要なことは、データ製品は、SaaSと同様に、実際のデータ製品の顧客ニーズを念頭に置いて構築されていることです。データ製品は、生のデータセットではありません。

データ製品の使用率は、真のデータ価値がどこにあるかを示す

SaaSの場合と同様に、データ製品の使用量が持続的に増加することは、データの価値を示す紛れもない指標です。

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さらに、生のテーブルクエリではなく、データ製品の使用状況を測定しているため、ビジネスにとってより目的にかなった価値あるものにするために、データランドスケープをさらに洗練させる必要があるという貴重な洞察を得ることができます。また、データ製品のニーズを明確にするために、ビジネスサイドとの間で使用する共通言語も得られます。例えば、特定のセンサから取り込んだ生の時系列データではなく、特定のパイプラインに沿ったすべての圧力と温度の変化にアクセスすることができるようになります。

デジタルネイティブになることは、企業にとって決して短くて簡単な道のりではありません。チーフ・データ・オフィサーである私にとって、IT/OT/ETデータのどのセットがどこでどのようにビジネス価値を生み出しているのか、に対して答えることは、頭痛の種ではありません。それはビジネスを加速させることができるのです。

インダストリアル DataOpsを導入し、データ製品を共同で開発、管理、運用することで、そこに到達することができます。そこから、データ製品を使った直接的なデータマネタイズへと進むことができるようになります。