エンタープライズ情報の有用性を判断する方法に唯一の正解はなく、さまざまな側面からのアプローチが可能です。

未知の質問にどのように回答するか

実のところ、前述のような分析はごく初歩的なものに過ぎません。監視カメラの映像、Facebookの投稿、センサーのログデータなど、定量的でない非構造化データが対象の場合は、価値の算出がより複雑になります。

「データは従来の資産とは異なる特徴を有します」と、社名を冠したデータ可視化ツールで知られるTableau社のテクニカルエバンジェリストであるAndy Cotgreave氏は指摘します。「リアルタイムアプリケーションの場合、データは短時間しか価値を持たない一方で、膨大なデータ内にマイニングする必要がある貴重な知見が潜んでいる可能性があります。こうした特性がデータの価値の測定を難しくしています。最高データ責任者やリーダーが分析への支出を正当化するためには、その価値が十分に理解されていなければなりません」。

Cotgreave氏は、データの価値を測定するためのアプローチの1つとして、組織におけるデータのさまざまな使われ方を数値化することを挙げています。データは、収集、分析、保管などにコストを要しますが、収益化されたり意思決定に使用されたりすることで価値を生み出します。またデータの価値は時間の経過とともに失われていく可能性があります。

「データリーダーは、効果的なデータ戦略には2つのポイントがあることを理解しなければなりません」とCotgreave氏は言います。「まず第1にリーダーは、総売上高、従業員の定着率、顧客解約率といった、組織が追跡すべきKPIを把握している必要があります」。これらの測定基準に直結するデータは価値が高いことが明白です。

戦略の第2のポイントは予期せぬ質問への対応です。「データリーダーは、ビジネスに関する新たな質問に 日々対応する必要があります」 とCotgreave氏は言います。どのような質問が生じるかはわからないため、こうした新たな質問に対応したデータ主導型ダッシュボードを構築することは不可能です。Cotgreave氏はその解決策として「データサイクルのあらゆる領域に投資する」ことを推奨しています。例えば、すべての従業員にデータアクセステクノロジーを提供する、データを的確に分析して理解するためのスキルに投資する、より高度な分析に先立ち情報をリアルタイムで素早く分析できるアドホックツールに投資する、といったことが挙げられます。

「どのデータが将来的に価値を生むかを確実に知ることはできません」とCotgreave氏は言います。「そのため、重要性の高いデータや知見を必要に応じて取り出せるよう、柔軟性と弾力性を備えたシステムを構築することが肝要です」。

スナック菓子の最適化

あらゆる問題がデータに関連していることを示す好例として、さまざまなスナック菓子のオンライン販売を行っているSnackMagic社が先頃実施したデータ主導の取り組みを見ていきましょう。SnackMagic社は在庫スペースが限られており、補充が最適化されていなかったために、在庫切れが発生しがちでした。同社CEOのShaunak Amin氏によると顧客の需要は流動的で、特にホリデーシーズンは変化が大きいため、どの商品の補充を急ぐ必要があるかを事前に直感的に把握するのは困難でした。

「私たちはデータを徹底分析することで、すぐに完売する商品と動きの遅い商品を特定しました」とAmin氏は振り返ります。「この作業に時間をかけたおかげで、商品ごとの在庫回転率をより正確に把握して、需要予測を改善し、安全在庫の精度を向上させることができました」。

こうした取り組みの結果、同社の倉庫では「トップオフ戦略」が新たに導入されて、各シフトの開始時に在庫が計測され、シフトの終了時に補充注文が出されるようになりました。「1日のうち特定のタイミングで在庫を補充することで、オーダーピッカー用の在庫レベルを適正に維持できることがわかりました」と同氏は言います。

ポップコーンであれマックリブサンドであれ、「データから得られる価値、データの管理にかかるコスト、そしてデータを保有するリスクと保有しないリスクのバランスを考える必要があります」とStent氏は言います。「この3つのバランスをとることで、組織にとって有用性が高いデータを判断するためのモデルを構築できるはずです」。

^{この記事/コンテンツは、記載されている特定の著者によって書かれたものであり、必ずしもヒューレット・パッカード エンタープライズの見解を反映しているわけではありません。}