このデジタル時代において、人工知能（AI ）はビジネスを変革する力を持っており、すでにビジネスのオペレーションモデルを変革している。しかし、AI 、そしてAI-driven analyticsは、それを支えるデータがあってこそのものである。
だからこそ、デジタルトランスフォーメーションに成功する企業には2つの共通点がある。第一に、データをその役割や価値に応じて管理するための詳細な戦略を持ち、データの種類によって管理方法が異なることを認識している。第二に、データ・ディスカバリー、データ統合、データ管理を可能な限り迅速、容易、かつ自動化するデータ・プラットフォームを持っていることだ。
AI ビジネス・オペレーションの変革
AI 、ビジネスの様相を変えつつある素晴らしい例として、デジタルネイティブのアント・グループ（旧アント・フィナンシャル）が挙げられる。アント・グループは、世界で最も高い評価を受けているフィンテック企業だ。アリババ傘下のモバイルおよびオンライン決済アプリ「アリペイ」は、米国の大手銀行よりも多くのデジタルユーザーを抱えているにもかかわらず、同社の従業員数はこれらの銀行の数分の一に過ぎない。
アント・グループはどのようにしているのだろうか？マルコ・イアンシティとカリム・ラクハニがその著書『Competing in the Age ofAI 』で述べているように、アント・グループは「データを活用してユーザーのニーズを知り、それに対応するデジタル・サービスを提供する能力」を持っている。例えば、アント・グループはローン・プロセスを完全に自動化し、人手を介さない完全なデジタル・サービスに変えている。
残念なことに、レガシーな経営モデルをいまだに使っているレガシーな組織にとっては、そう簡単なことではない。このような企業がAI 、最も有意義なアナリティクスを生み出すことができるようになるには、まず、データが得意でなければならない。アナリティクス・アット・ワーク』の中で、著名な教授、著者、思想的リーダーであるトム・ダベンポートは、「本当に優れたデータがなければ、本当に優れたアナリティクスはできない」と述べている。
今後、勝ち残る組織は、アナリティクスを通じてデータをより早く価値に変え、より良いビジネス・プロセスや顧客、従業員、パートナー、サプライヤー、見込み客に対する体験の改善を通じて、アナリティクスを価値と行動に変える能力を持つことになる。
データで偉くなるには何が必要か？
ダベンポートが『データ戦略とは何か』の中で述べているように、「データ管理機能や最高データ責任者が出現しているにもかかわらず、ほとんどの企業は依然として大きく出遅れている。業界横断的な調査によると、組織の構造化データのうち、意思決定に積極的に活用されているのは平均して半分以下であり、非構造化データの分析や活用は1％にも満たない。また、アナリストの時間の80％は、データの発見と準備に費やされている。
しかし、組織の情報資産を組織化し、管理し、分析し、展開するための首尾一貫した戦略がなければ、どちらも十分な効果を発揮することはできない。データ管理の実務的な側面は、予測モデルやカラフルなダッシュボードほどセクシーではないかもしれないが、高い業績を上げるためには欠かせないものだ。
彼はこう続ける：
- データ・ディフェンス：規制の遵守、企業システムを流れるデータの完全性、および単一真実情報源（single source of truth）を含む権威あるデータ・ソースの管理を保証する。
- データ分析およびモデリングによる顧客洞察、異種の顧客データおよび市場データの統合、経営上の意思決定をサポートするデータオフェンス。
データ・トランスフォーメーションの旅を加速させる方法について詳しくは、当社の概要「データをより速くビジネス価値に変える」をお読みください。
データ駆動型企業はデータプロセスを産業化する
イアンシティとラカーニによれば、ここでの成功には、「データ収集、分析、意思決定を産業化し、AI 工場と呼ぶような現代企業の中核を再発明する」ことが含まれる。
彼らは、AI ファクトリーは、データの収集、入力、クレンジング、統合、処理、保護を体系的に行うデータパイプラインの上に構築されることを示唆している。これには、APIのパブリッシュとサブスクライブの手法も含まれる。その目的は、クリーンで一貫性のあるデータを利用可能にすることである。このデータが利用可能になれば、アルゴリズム開発と実験が可能になる。
しかし、このビジョンを実現する上で、データリーダーはどのような状況にあるのだろうか？
最近の#CIOChatで、元CIOのアイザック・サコリックは、"多くのCIOは、残念ながら、データの箱の中身や、ビジネス成果を達成するためにデータをどのように利用できるかよりも、データの箱の中身について多くを語ることができる "と指摘している。また、元CIOのティム・マクブリーンは、「組織はデータ利用の連鎖の中で、データを修正しようとする時期が遅すぎる。エラーの原因を見つけるのではなく、気づいたところで修正する。これでは時間を浪費し、根本的な原因をそのままにしておくことになる」。
実際、今日、あまりにも多くの最高データ責任者（CDO）やIT組織が、データの発見、統合、分析のために異種のアプリケーションの集合に依存し、データ管理に対して時間のかかる「回転椅子」のようなアプローチを取らざるを得ない状況にある。この散漫なアプローチの結果、データ・サイエンティストはデータの分析ではなく、データの収集とクリーニングに多くの時間を費やすことになる。AI の取り組みがまだ成果を上げていないのも無理はない。
CDOの改善には依然として課題が残る
通常、CDOの目標は、組織がデータを戦略的な企業資産として活用し、データ主導の意思決定ができるようにすることです。しかし、我々の調査によると、CDOはしばしば基本的なブロックやタックルに集中しすぎている。彼らはデータの伝道師として、データを人々の頭の片隅に置いておく必要がある。また、タイムリーで正確なデータの基本的価値について人々を教育する必要もある。つまり、ほとんどのCDOは、データの価値を説明することに多くの時間を費やし、組織のデータ追求を指導していないのです。
しかし、Stitch Fixのようなデジタル破壊者は、データとアナリティクスの価値に基づいて構築されている。この小売業者の3,400人のスタイリストは、AI のレコメンデーション・エンジンと連携し、各顧客の個人的な好みや提供された情報に基づいて、顧客にアパレルを提案する。これは、革新的なデータ駆動型パーソナライゼーションの一例に過ぎない。
このため、今日のCDOは、データ辞書、エンタープライズ・データ・モデル、標準化されたデータ・フロー、データ品質ツールなど、データ防御に多くのエネルギーと資金を投入しているという。もっと早く実現できれば...
別れの言葉
データは重要だ。ダベンポートが言うように、"良いデータはすべての分析の前提条件であり、それは正確さとフォーマットの点でクリーンである"。このように考えると、CDOとCIOは仕事が山積みである。しかし、その道のりは努力に見合うものである。データを使いこなし、優れたデータを持つ組織だけが、デジタル、AI-主導の世界で成功することができるのだから。
データ・トランスフォーメーションの旅を加速させる方法について詳しくは、当社の概要「データをより速くビジネス価値に変える」をお読みください。