経営幹部がデータをビジネス資産として活用する
たとえ良いデータに基づいていても、良い意思決定はやはり悪い意思決定です。では、効果的なデータ管理戦略とはどのようなものでしょうか？そして、成功するためには何が必要なのでしょうか？
最近で Enterprise Management 360 (EM360) とのインタビューSynitiのCEOであるケビン・キャンベル氏は、Synitiの最近の調査で明らかになった結果について語った。 グローバルデータ管理レポートこの報告書によると、経営幹部のうち、データを重要なビジネス資産と認識しているにもかかわらず、データを信頼しているのはわずか5％に過ぎない。
なぜ経営幹部の95％は自社のデータを信頼しないのか？
キャンベル氏によると、経営幹部は「すべてのデータをデータレイクに投入すれば、分析を実行して完璧なデータが得られる」といった誤解を招くような約束に惑わされ、データに対する信頼を失ってしまうことが多いという。そして、データレイクはあっという間にデータの海となり、さらにあっという間にデータの沼へと陥ってしまう。ユーザーはデータの統合、ソースの特定、さらにはデータの管理すらできなくなり、データ管理はすぐに不可能になる。
しかし、キャンベル氏が言うように、「外部からデータに信頼を置くことはできない。内部から信頼を置く必要がある」。この重要なビジネス資産への信頼を取り戻すためには、経営幹部やリーダーは「データがどこから来たのか、データの信頼できる情報源は何か、そしてどのように管理されているのか」を知る必要がある、と彼は説明する。
あらゆる問題はデータの問題である
Synitiには、「悪いデータに基づいた良い決断は、やはり悪い決断である」という格言がある。
サプライチェーン、会計、在庫管理など、どの分野においても、データへの信頼がなければ、リーダーは事業を推進するための重要な意思決定の根拠を真に理解することはできない。
例えば、あらゆる企業は情報提供や改善のためにデータを利用する。 c顧客との関係構築と信頼性の維持。企業は、数多くのシステムやプラットフォームを通じて膨大な顧客記録やデータポイントを収集するために、多大な時間と費用を費やしています。しかし、その顧客情報がどこから来たのか、誰が管理しているのかは明確ではありません。情報源が不明なため、ユーザーは、そのデータが顧客に提示するのに十分な信頼性のある洞察を生み出すかどうかを確信できません。
効果的なデータ管理戦略とは？
で明らかにされたように Synitiのグローバルデータ管理レポート経営幹部の90%は、データが自社の成功に不可欠であると断言している。しかしながら、組織全体で一貫性のある、方針に沿った戦略を大規模に実施している経営幹部はわずか23%に過ぎない。
高品質で信頼性の高いデータへのアクセスが不可欠であるにもかかわらず、なぜ多くの企業は効果的なデータ管理戦略を欠いているのでしょうか？多くの企業はどこから始めればよいのか分からずにいますが、実際にはデータ管理戦略の構築は非常に…そう、管理しやすいものなのです。
キャンベル氏によると、効果的なデータ管理戦略は基本的に「データが何であるかを慎重に整理し、最も重要なデータに基づいてデータを分類および/または階層化し、企業の意思決定を左右するデータを特定する」ことから成り立っている。
組織内のすべてのデータとさまざまなシステムに一度に対処することに焦点を当てないでください。代わりに、まず最も重要な要素から始め、そのデータを使用して、データのソースは何か、どのように更新および維持されているか、つまり、そのデータがライフサイクル全体を通してどのように管理されているかを把握してください。「これで、基盤ができ、データセットがあり、その処理方法がわかっているので、会社の他の部分に展開できると言えます」とキャンベルは締めくくります。
中小企業はどのようなツールを導入・投資すべきでしょうか？
企業データの管理に関して言えば、多くの人がすべてを処理しようとしたり、すべてをやろうとしたり、あるいは新しいプラットフォームやリソースを積み重ねることで魔法のように状況が改善されることを期待したりしますが、「最も重要なのはクリーンなデータです」とキャンベルは述べています。
人工知能、ロボット処理、機械学習（ML）など、人々が活用したがっている魅力的な新技術は数多く存在する。「問題は、データが悪ければ、その技術を使っても結局は悪い結果しか得られないということだ」とキャンベルは警告する。最先端の技術を蓄積する前に、まずはツールを使う前に質の高いデータが必要となる。
「まず最初にすべきことは、データをクリーンにすることです」とキャンベル氏は言う。それが達成できれば、手作業を自動化して時間を節約できるソリューションを検討できる。機械学習などの進歩により、アルゴリズムを時間をかけて「学習」させ、人間よりも速くデータ間の推論や関連性を指摘できるようになる。これらの技術はすべて、人々が注目するべき重要なものであり、基盤となる重要なテクノロジーとなり得る。
データを活用してM&Aを実行する方法
Synitiのグローバルデータレポートによると、2022年に事業の存続可能性を達成し、合併・買収（M&A）の成功を確実にするために必要なデータ品質を確保するには、緊急の対策が必要である。
M&Aは、すべてのCEOにとって重要なツールです。現代のビジネスリーダーは通常、収益の増加、コストの削減、コンプライアンスの強化を目指しています。そのための方法の一つが、企業の買収または売却です。
キャンベル氏は、「パンデミックと市場の変化により、今後18ヶ月間でM&A活動が大幅に増加すると予測している」と述べている。企業は急速に市場への参入と撤退を繰り返し、サービスの提供方法を再構築しており、そのためには新たな能力が必要となるだろう。
M&Aプロジェクトの成否を左右する核心は、データ品質です。経営幹部は、データも買収対象の一つとして捉えるべきです。M&Aを検討する際には、「それに関連するデータは何なのか？そのデータの質はどうなのか？」と自問自答する必要があります。アクセスしやすく、理解しやすく、顧客が誰であるかを把握できる、質の高いデータでしょうか？合併、買収、事業売却のいずれを成功させる場合でも、何をすべきかを理解するためには、データとその質を把握することが不可欠です。
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