今日の急速に変化するデジタル環境において、データを効果的に活用できる能力は、オペレーショナルエクセレンスと革新的な成長の実現を目指す組織にとって重要な差別化要因となります。しかし、多くの組織は根本的な課題に直面しています。膨大なデータが活用されることなくシステム全体に散在しており、不整合に悩まされているのです。そのため、AI の取り組みは停滞し、意思決定に時間がかかり、データ環境を整備した競合他社に後れをとっています。

これは仮定の話ではありません。最近の調査によって、多くの組織がこうした現実に直面していることが明らかになっているのです。GigaOm 社が最近実施した SAP 後援による調査によると、ほとんどの企業はデータの戦略的価値を認識しているものの、データを効果的に活用できずにいることが判明しています。この調査結果の数値が浮き彫りにしたのは、「データを軽視した代償」という厳しい現実でした。

こうした課題によって、組織はデータの本来の力を十分に引き出すことができずに、膨大なデータに埋もれており、ごくわずかなデータしか信頼できる AI や的確な意思決定に活用できていないのです。時間のかかるプロセスやデータの分散に起因する俊敏性の欠如は、今日求められるスピードでデータを活用する上で大きな障壁となっています。

データ成熟度の差異

一方、データ成熟度に投資している組織の状況はまったく違うものです。データを戦略的かつ革新的に活用するためのプロセスやテクノロジーに投資することで、ビジネス価値を引き出し、俊敏性を向上させ、より優れたカスタマーエクスペリエンスを提供しています。GigaOm 社の調査では、以下のように顕著な違いが浮き彫りになっています。

この調査では、こうした違いは単にテクノロジーの問題ではなく、「マインドセット」、「コミットメント」、そして「データをビジネス戦略の中心に据えようとする意志」にあると強調しています。データ成熟度の高い組織の多くは、俊敏性を優先し、強固な基盤を築くことで、インフラの問題に足を取られることなくビジネス成果に集中できており、その結果、ビジネス効果と AI 導入率を大幅に向上させています。その際、重要になる要素を紹介します。

• リーダーシップの支持を得る
  経営層やリーダーがデータ主導型の取り組みを積極的に推進し、自ら模範となることで、組織全体の方向性を示すよう促します。
• データリテラシーを優先する
  従業員がデータから得られるインサイトを理解し、それに基づいて行動できるようにトレーニングプログラムを導入します。
• ガバナンス体制を確立する
  データ管理の明確なプロトコルを策定し、コンプライアンスを維持しながらデータの完全性とアクセス性を確保します。

データ成熟度の格差を埋める

テクノロジーは、データ成熟度の格差を埋め、データに関する根本的な課題を克服する上でも重要な役割を果たします。組織は、インフラの問題に煩わされることなくビジネス成果に集中できるデータプラットフォームを導入することができます。このようなデータプラットフォームには、主に以下の機能が備わっています。

• すべてのデータを統合・管理
  データを複製することなく、すべてのデータを接続・管理し、断片化やクラウド間の複雑な管理、高コストなデータの複製を解消します。
• 信頼性の高い、整備されたデータを提供
  完全に管理されたデータプロダクトを利用して、AI や分析、インサイトにすぐに活用できる、信頼性の高い高品質なデータを提供します。
• ビジネスユーザーに背景情報を提供
  セマンティックレイヤーやナレッジグラフを用いてビジネス背景を維持し、ユーザーがビジネス用語を使って自分でデータを活用できるようにします。
• 信頼性の高い AI とインテリジェントなアプリケーションを構築
  ビジネスデータに基づいて信頼性の高い AI を構築し、インテリジェントなアプリケーションを活用して、計画やレコメンデーションと統合された包括的なインサイトを提供します。
• 自動化とデータエンジニアリングを加速
  エンドツーエンドのデータエンジニアリングと共有機能で手作業のプロセスを自動化して、アナリストがより付加価値の高い業務に専念できるようにします。
• ランドスケープを最新化
  オンプレミス環境の企業に対して、費用対効果の高いクラウド移行の道筋を示し、新機能によって既存のデータ資産を最大限に活用します。

進むべき道は明らかです

データ成熟度は成功するビジネス戦略の基盤です。この理念が定着している組織は、業務改善の推進だけに留まらず、イノベーションの可能性を引き出し、持続可能な競争優位性を手に入れています。