データ戦略
長期的な質問では、「データ戦略の必要性は何ですか？ そして、それはどのような問題を解決するのでしょうか？」 ポップアップします。 ただし、これらの質問に答えるには、データ戦略フレームワーク、例、分析、およびエンタープライズデータ戦略を完全に理解する必要があります。 さて、この記事ではこれ以上のことについて説明します。
また、過去にデータがどのように作成および使用されたかを、現在どのように作成および使用されているかを検討および比較することも重要です。
今日、私たちの世界ではビジネスの運営方法が大きく異なり、データの価値が受け入れられています。 データがビジネス活動またはプロセスの副産物として認識されていた過去と比較して。 その結果、多くの新しいビジネスイニシアチブにより、データはレポートと分析の秘密になりました。 現在、アプリケーションデータは10もの他のシステムと共有されるのが一般的です。
データ戦略とは何ですか？
データ戦略とは、業界やデータの成熟度のレベルに適用できる組織の情報資産を整理、管理、分析、および展開するための整然とした戦略を指します。 また、企業がデータを収集、保存、管理、共有、および使用する方法のビジョンでもあります。 したがって、データ戦略では、データのニーズがビジネス戦略の基本であることを理解する必要があります。
さらに、データ戦略の開発の背後にある考え方は、すべてのデータリソースが、簡単かつ効率的に使用、共有、および移動できるように配置されていることを確認することです。 データはもはやビジネス処理の副産物ではありません。 これは、処理と意思決定を可能にする重要な資産です。 データ戦略は、データが確実に管理され、資産として使用されるようにすることで役立ちます。 これは、データが効果的かつ効率的に使用されることを保証するために、プロジェクト全体で共通の一連の目標と目的を提供します。 データ戦略は、企業全体で繰り返し可能な方法でデータを管理、操作、および共有するための一般的な方法、実践、およびプロセスを確立します。
これは、既存の製品ラインを利用して、より良いマーケティング、より良い開発、顧客サービスの向上、または顧客の正確な理解を得るための機会です。 データ戦略は、組織の全体的なビジネス戦略とビジネスモデルによって推進されます。
企業がデータ戦略を策定する理由：
＃1。 将来のトレンドとそれらを最適に管理する方法を考える。
＃2。 すべてのレベルで組織の意思決定の再イメージングをサポートします。
＃3。 企業の成功に不可欠なデータのストリームを管理するため。
＃4。 変化を推進し、データ文化を確立すること。
＃5。 デジタルデータの量、深さ、およびアクセス可能性を考慮して、持続可能な競争上の優位性を開発すること。
データ戦略の例
大企業がデータ戦略を開発するのを支援するコンサルティングチームのデータ戦略の例を考えてみましょう。 プロジェクトマネージャーは、上司にデータ戦略の必要性と重要性を最初から理解させるのは難しいと感じました。 なんで？ 会社はすでに成功していました。 その収益とコストは適切に管理されており、個々のビジネスユニットとテクノロジーグループは、コミットメントに反して成果を上げることができました。 会社の名誉のために、それは自己満足ではありませんでした。 しかし、経営陣は常にスタッフの生産性を高め、継続的なコストを削減する方法を模索していました。 これにより、ITパフォーマンス、ビジネス上のメリット、および総所有コストを測定するために、あらゆる種類のメトリックと主要業績評価指標（KPI）が作成されました。 よく理解されていない問題に対処するためにさらに別のロードマップを作成するというアイデアは、反発に見舞われました。
会社が非常に多くのことを正しく行っているので、MDはデータ戦略が違いを生む理由と方法を理解する必要がありました。
MDが知らなかったこと。 レポートと分析の結果により、データは多くの新しいビジネスイニシアチブの秘訣となっています。 したがって、アプリケーションデータを他の10台ものシステムと簡単に共有できます。 一方、アプリケーションデータの共有とアクセスは、彼の従業員が直面している課題のXNUMXつです。
ただし、組織は、作業効率を向上させるために、今日の現実に一致するデータ戦略を作成する必要があります。 このような包括的なデータ戦略を構築するには、現在のビジネスとテクノロジーの取り組みを考慮する必要があります。 また、新しい目標と目的に取り組んでいます。
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データ戦略フレームワーク
REIデータ戦略フレームワークを見てみましょう。コラボレーションによって洞察までの時間を短縮し、小売体験を向上させる方法です。
アメリカ最大の生協および屋外専門小売業者であるREIは、実店舗とデジタルのプレゼンスを持ち、150の州に36の店舗があり、16万人の会員がいます。 成長と人気により、REIは豊富な顧客データを急速に蓄積してきました。 さらに、オンラインおよび店舗での取引、運用情報、購入者の人口統計から得られたこのデータを使用します。 REIデータ戦略フレームワークの主な目的のXNUMXつは、よりパーソナライズされた顧客体験を提供することです。
ただし、組織全体でのデータ戦略フレームワークの採用により、ビジネスユニットとIT間のコラボレーション関係によってサポートされます。 REIは、データ分析の取り組みを合理化しました。 その結果、チームは、市場におけるREIの影響を高めるために、主要な顧客インサイトを収集および評価する際により効果的になります。 したがって、より良い顧客体験を推進し、ビジネス戦略に影響を与えます。 これまで、REIアナリストは、時間と労力の80％をデータ準備タスクの実行に費やし、残りの時間は、利害関係者に情報を伝達する正しい方法を見つけるために費やされていました。 ただし、データ戦略フレームワークを実装し、ビジネスチームとITチームの間のより協力的な関係を計画するという彼らの決定は、彼らの最良の決定のXNUMXつでした。
将来を見据えて、REIは分析を使用して戦略的要点を設定し、顧客に最大の影響を与える機会を明らかにします。
分析データ戦略
分析データ戦略は、企業のビジネス方法を変えています。 ただし、情報を活用して効果的に使用する方法を知っている組織は、そうでない組織よりも競争上の優位性があります。 その間、分析データ戦略のいくつかについて説明しましょう。
＃1。 分析データ戦略プラットフォーム
分析プラットフォームは、データを管理および生成するための完全で統合されたソリューションです ビジネス分析ただし、従来の高度な方法を使用して、意思決定者が仕事を行えるようにします。 また、あらゆるソース、あらゆる形式、あらゆる場所からの関連データを、速度、セキュリティ、および規模で分析できます。 そのため、動的なビジネス要件を満たすためにクラウドまたはオンプレミスの展開を活用する柔軟性がビジネスにもたらされます。
＃2。 分析的発見
Analytic Discoveryには、利用可能なすべてのデータを分析プラットフォームに飲み込む機能が含まれています。 現在の方法、テクノロジー、およびプロセスを活用して、従来のレポートを超えた迅速な発見をサポートし、今日一般的な分析プロセスを考案します。 ただし、その目的は、サポートする検出環境での迅速なデータ探索、モデリング、共有、および学習を可能にすることです。 また、発見をビジネスシステム、アプリケーション、およびビジネスプロセスに運用可能にして、望ましい結果を推進するための計画の開発にも焦点を当てています。
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＃3。 分析データ戦略ワークフロー
分析ワークフローは、リソースとテクノロジーをビジネスプロセスとワークフローに体系的に編成することで可能になる、整理された反復可能なビジネスアクティビティのパターンです。 したがって、ビジネスプロセスが成熟するにつれて、これらのワークフローは体系化されます。 ソートされた（自動化された）ワークフローは、特に大量のトランザクションや、需要主導型の販売や運用計画などのデータ集約型のビジネスプロセスがある状況で、再現性と品質管理を保証します。
＃4。 情報配信
情報配信は、ビジネス上の意思決定を促進するために、適切なタイミングで適切な形式で適切かつ迅速な分析を提供する機能です。 また、レポート、ダッシュボード、スコアカード、視覚化、セルフサービス、スケジュール、モバイル、デスクトップアクセスによる空間的および地理的表示など、ビジネスに情報を提供する際にさまざまな形を取ります。 分析を広範なビジネスアプリケーションとプロセスに運用化することに焦点を当てるときは、主要な利害関係者に、必要なときに、どこで、どのように分析を提供するかを計画します。
＃5。 ハイブリッドデータ管理戦略
ハイブリッドデータ管理戦略は、効率と柔軟性にとって重要であり、理想的にはすべてのビジネス関連データを分析し、そのデータから洞察を引き出し、それらの洞察を実行に移します。 さらに、このプロセス領域では、既存のビジネスインテリジェンス（BI）テクノロジーを最適化し、高度な分析をビジネスプロセスに統合する最新の分析プラットフォームを介して、すべてのデータを管理およびプロビジョニングします。 、およびストリーミング/バッチ処理。
＃6。 情報ガバナンス
情報ガバナンス（IG）の焦点は、組織にとって不可欠な情報の品質を維持することにあります。 規制、法律、リスク、環境、および運用上の要件をサポートするために情報とデータを管理するための一連の構造、ポリシー、手順、プロセス、および制御。 効果的なIGは、戦略的データと情報資産が他のすべての戦略的資産と同様に管理されることを意味します。
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エンタープライズデータ戦略
エンタープライズデータ戦略は、データに依存する機能に取り組む組織の将来の完全なビジョンと計画です。 これは、マスターデータ管理、ビジネスインテリジェンス、ビッグデータなど、すべてのドメイン固有の戦略のカバーとして機能します。
組織がエンタープライズデータ戦略を必要とする理由
＃1。 不要なデータの負担を回避します。 エンタープライズデータ戦略を実行することで、収集および保存されたデータの総量を企業がより認識できるようになります。 さらに、この認識の一部は、主要なデータのライフサイクルを文書化することから生まれます。 さまざまなアプリケーションで実行されるデータの量を理解し、データが実行可能であると見なされる期間を決定するようなものです。
＃2。 データガバナンスとデータ管理の意思決定権限を確立します。 既存のデータユニバースの徹底的な分析には、各データソースとアプリケーションの説明責任と所有権の評価を含める必要があります。 これは、エンタープライズデータ戦略の重要な部分でもあります。 ただし、データスチュワードシップとデータガバナンス活動を通じて説明責任のためのこのメカニズムを確立し、改善が必要な領域を強化することによって。 次に、ビッグデータのスチュワードシップ要求を検討します。
＃3。 既存のデータソースで優先順位を設定するのに役立ちます。
エンタープライズデータ戦略を設計する最初のステップは、すべてのデータソース、アプリケーション、およびデータ所有者のインベントリを収集することです。 このステップは、データ全体の範囲とねじれを示し、意思決定の基礎を提供します。 また、経営幹部やデータライフサイクルの管理を担当する人々に、リソースのギャップと競合する優先順位が存在する場所を示します。
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＃4。 収集するデータ、価値、およびリスクを再考する必要があります。 データは、すべての組織に価値とリスクの両方をもたらします。 データを認識し、共有、報告、保存、またはアーカイブするための法的証拠開示の問題があります。 さらに、これは規制イニシアチブへのエクスポージャーをもたらす可能性があります。 したがって、この情報を使用して、新しいビッグデータソースの開発を開始する前に、データがさらされるリスクを評価してください。
＃5。 データ品質プロセスの有効性を向上させます。 堅牢なエンタープライズデータ戦略は、データ品質の監視および修正プロセスのためのデータタッチポイントを表示します。 これには、データ統合ポイントおよびアクティブなデータスチュワードシップ介入のための領域も含まれる場合があります。 したがって、この情報を適用して、データ品質アクティビティの不整合、冗長性、またはギャップを減らすことができます。
まとめ
最後に、エンタープライズデータ戦略をまとめることは、データを使用して洞察と方向性を効果的に提供することに真剣に取り組む組織の基本的な責任である必要があります。
よくあるご質問
データストラテジストは誰ですか？
データストラテジストは、代替データセットのソーシングプロセス全体を担当し、クオンツ、データサイエンティスト、ポートフォリオマネージャーと頻繁にコラボレーションします。 それらは、有望でビジネスのニーズを満たす可能性が高いデータセットを選択するために、データセットのスクリーニングを支援します。
データ戦略が重要なのはなぜですか？
データ戦略は、資産としてのデータの管理と使用を支援します。 すべてのプロジェクトに一貫した一連の目標と目的を確立し、データが効果的かつ効率的に利用されるようにします。
データ分析戦略とは何ですか？
分析戦略では、組織の特定のビジネス上の問題を評価し、それらの課題を適切なデータとリソースに一致させる必要があります。 主要な意思決定者が実用的な結果にアクセスできるように、機能を拡張し、分析を制度化するメカニズムを構築します。
データ戦略をどのように作成しますか？
- データ戦略を開発する最初のステップは、提案を作成し、それを使用して会社のすべてのレベルから賛同を得ることです。
- データガバナンスの役割を割り当て、データ管理チームを編成する
- 収集するデータの種類とデータの出所を特定して、データの収集と配布の目標を設定します。
- データ戦略データストレージおよび組織ロードマップ計画を確立する
- 承認を得て、データ戦略の実行を開始します。
