書籍の整理：実践的データ基盤への処方箋（概要とはじめに）

背景・目的

• 最近、読んだ実践的データ基盤への処方箋が、実践的かつ自分が知らないことが多くあり、学びが深かったので、知識を整理する目的で投稿します。
• データ活用に関わる方は、読むことをお勧めします。

#結論

• データ活用にはノウハウが必要。データ、システム、ヒトに分けて考えられる。
• 活用できてないのは、上記のいずれか、もしくは全てが欠けている。
• 基盤を作ることが目的ではなく、ビジネス価値を出すことがデータ活用。

#内容
##構成

• 以下で構成されています。

  • はじめに 本ページの範囲
  • 第一章 データ活用のためのデータ整備
  • 第二章 データ基盤システムの作り方
  • 第三章 データ基盤を支える組織

• 第一章〜第三章はデータ、システム、ヒトの３つの観点で解説されています。

• 本ページでは、「はじめに」を整理します。第一章〜第三章は個別にページを作成して整理します。

はじめに

• はじめにを整理します。

• 大まかに、以下の流れで構成されています。

  • 現状
  • データ基盤の必要性
  • 基盤の潮流
  • 活用ができてない
  • 現場のノウハウの必要性
  • 想定する読者像

• 以降、書かれている内容をざっくりと整理します。

現状

• デジタル活用に伴い、データ活用に注目されているという話。それに伴い、データアナリストとデータサイエンティストという職種にも注目が集まっている。

データ基盤の必要性

• 一時的ではなく、継続的に企業の成長を支えることが、真のデータ活用。（継続性が大事）
• 継続的にデータ活用するのは、データ基盤が整理されていること。
• 基盤がないと、活用しようと思う度にデータを集める必要があり、そこに作業時間を費やす。
• データアナリストや、サイエンティストがいるだけじゃ不十分で基盤が必要。

基盤の潮流

• 基盤づくりのための道具や、知識が揃ってきた。
• ITベンダもデータ基盤を押さえようと、BI製品、DWH製品、ETL製品など出してきている。
• 蓄積する方法など、体系化されて簡単に学習できるようになった。

活用ができてない

• 知識、道具が揃ってきたとはいえ、データ基盤を十分に活用できてない。
• データ基盤は作れてもビジネス価値を創出できてない。
  • この言葉は、ものすごく同意
• 例えば、以下のような問題がある。
  • 誰も見ないダッシュボード
  • データ集めた後、何をしたらよいかわからない。
  • 技術を駆使してデータ収集システムを作ったが、価値を理解してもらえない。（Howに注目している。）
  • データの意味がわからず、確認に時間を要する。
  • システム障害が多発し、苦労して対応したが、実は誰も使っていない.
  • レポートが何の意思決定にも使われてない。
    • あるあるだな。最初から何のためのシステムか曖昧だったり、時間の経過とともに使わなくなったり。
  • 似たようなレポートがあるが、値が異なり正解がわからない。
    • これも、あるある。整合性が取れてないことで問い合わせを受けたりした。
  • データ収集が頻繁に失敗し、その障害対応に追われてデータ分析する時間が取れない。
  • データ収集が時間どおり終わらず、分析できなかった。
  • DWHの性能が悪い。
  • データを活用して、価値を出したいが、どうしたらいいかわからない。
  • データ分析を外注したが、うまくいかない。
  • 個人情報保護など規制が厳しくなっているが、自社のデータ活用に影響がわからない。

現場のノウハウの必要性

• ビジネス価値を出すには、広く知れ渡っている知識や技術だけでは足りない。

• 必要なのは現場のノウハウ。

• 例えば、以下のようなものが、ノウハウ。

  • 現場のデータを集めれば、イノベーションが生まれる
    • → 目的を失っている予兆。というノウハウ。
  • 分析レポートが実は意思決定に使われてない。
    • → レポートの状況を監視することが重要。というノウハウ

• 以下のように、真のビジネス価値を創出する現場ノウハウを提供する。

  • 使われないデータ基盤
    • → 使われるデータ基盤
      • → 進化し続けるデータ基盤

• データ、システム、ヒトのノウハウがある。

  • データ
    • 最も重要。
    • 必要なデータを生成し、正しく集めて、目的に沿って集計・可視化し、意思決定やアプリに役立てる。
    • ビジネス価値創出には必要不可欠。
  • システム
    • 間違ったシステムでは、コストが高く、柔軟性がないシステムでは、データがあっても活用できない。
    • 作り方にもノウハウが有る。
  • ヒト
    • データ、システムが優れていても、ヒトや組織が整っていないとデータ活用できない。

想定する読者像

• これからデータ基盤を導入している人
  • 経営者から、AI活用や、データ基盤を任せられた人。
  • データ活用がミッションになっている部門。
  • 200-300人規模のベンチャー企業で活躍するデータ活用人材。
• すでに導入したが、うまく活用できない人
  • PoC以降、本格導入に進めない。
  • データを集めたが、使い方がわからない。（決まっていない）
  • データが整備されずに悩んでいる人。
  • 最初は使われていたが、徐々に使われなくなり、悩んでいる人。
  • サイエンティストはいるが、その他の人材が集まらないと悩んでいる。

#考察

• 個人的に響いた内容は、「基盤を作ることが目的ではなく、ビジネス価値を出すことがデータ活用」。自明だがあらためて納得。
  • わかっていても忘れがち。
  • わかっていても難しい。

#参考