組織横断的なコラボレーションでデータ改革を加速

 日本企業が抱えるデータ活用に関する課題の1つに、「組織を横断した多様な人材のコラボレーション」があります。

 具体的には、データやテクノロジーを管轄する情報システム部門と経営企画、財務、営業、さらに製造業であれば生産現場や店舗との間にビジネス視点でのデータ活用の連携が生まれにくい。こうした連携を支えるデータサイエンティストやデータエンジニアなどの人材が確保できていない、または活躍できる環境が整備できていない。加えて、これらの改革をリードする人材にデータサイエンスの知識が備わっているか。さらには、多くの従業員のマインドチェンジをどうようにして促し、変革に向かわせるのか。こうした課題が随所に存在しています。

 データ改革が実現すれば、バリューチェーンごとにデータを活用することで、顧客ニーズをより詳細に、そして客観的に分析できるようになり、局所的なデータのみに基づくレポートからは得られなかった新たな気づきがもたらされます。

 データ改革を主導する経営者にも、データからビジネスの示唆を読み解き、迅速に具体的な施策を打ち出す能力がこれまで以上に求められます。そのために大きな助けとなるのが、AIや機械学習です。膨大なデータから新たな知見を導き出し、意思決定に活用するには、やはり最新のテクノロジーが不可欠なのです。

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図表2:データドリブントランスフォーメーション(DDX)アプローチ