前の記事までは、データ活用にAIが欠かせないこと、データを分析す上で必要な設備をご紹介しました。
これからデータ活用を少しずつ始めるのであれば、最小限の投資で活用できる「クラウドAIシステム」を使う必要があることをお伝えしました。
このページでは、具体的にどのように全体像を見ながら進めるのか、全体の地図にあたるロードマップを作成する際に必要なポイントをご紹介します。
データ活用のロードマップを設定
データ戦略を効果的に進めるためには、各国や事業部（BU）のデータ成熟度を正確に評価し、それに基づいたロードマップを設計することが重要です。この評価によって、各エリアの強みや改善点が明確になり、次のステップや優先順位を決める指針となります。
ロードマップを設計する際は、以下のプロセスに沿って設計してみましょう。
成熟度評価
まずは、各国および事業部（BU）ごとにデータの成熟度を評価します。この評価は、データインフラの整備状況、データ活用スキルのレベル、ツールの導入状況など、様々な要素を含みます。
マイルストーンと優先順位の設定
評価結果に基づき、短期的・中期的なマイルストーンを設定し、各国やBUごとの優先課題に応じてアクションプランを立てます。たとえば、データウェアハウスやBIツールの導入が必要な場所もあれば、既存システムの改善が求められるエリアもあるかもしれません。
必要な主要変更点の強調
各ステップにおいて、以下の重要な変更点に着目し、実施する必要があります：
- トレーニング: データ活用スキルを高めるための研修プログラムの実施
- 組織構造: データ戦略を進めるための最適な組織体制の構築
- 統合ツール: データ統合のためのツール導入や既存ツールの最適化
- BIツール: ビジネスインテリジェンスツールの導入と定着
- データウェアハウス/データレイク: 大規模なデータを統合管理するためのインフラ整備
- クラウドリソース: スケーラビリティや柔軟性を重視したクラウドリソースの導入
- 既存システムの改善: フリーテキストフィールドのドロップダウンリストへの変更など、現行システムの改善
実行と管理
データ戦略リーダーは、これらのプロセスを通じてビジネス変革を促進し、戦略の実行を管理する責任を持ちます。スポンサーやステークホルダーとのコミュニケーションを密に行い、必要な調整や意思決定をサポートすることが重要です。
定期的な評価と改善
最後に、データ戦略の進捗状況や成果を定期的に評価することが欠かせません。定期的な評価の間隔を設定し、データ戦略がどのように機能しているかをテスト・スコアリングします。このプロセスを通じて、戦略の効果を確認し、必要に応じて修正や改善を行います。
まとめ
データ活用を成功させるためには、明確なビジョンとアプローチ、データ活用の文化醸成、信頼性のあるデータ管理体制、技術基盤の整備、そして効果的なロードマップが重要です。
この記事で紹介した6つのポイントを押さえ、3年後、5年後の成果を見据えたデータ活用戦略を築くことで、業務の生産性向上と競争力の強化が期待できます。
まず最初のステップとして、あなたの企業が目指すビジョンを明確にし、社内でデータ活用に対する理解を深める取り組みを始めてみてください。小さな変化からスタートすることで、将来的に大きな成果を実感できるはずです。
そうは言っても、自社だけでデータ活用を進めたり、AI活用を推し進めるのは難しいケースもあるかと思います。
むしろ、他の業務がある中で、データ活用やAI活用にばかり力を入れてばかりはいられませんよね。
そんな場合は、データ活用・AI活用のパートナー企業と組んでデータ活用を推し進めることがおすすめです。特に、これまでデータ活用を支援してきた企業であれば、データを活用するためのノウハウを得ながら確実にデータとAIを活用できる企業への変化を支援できます。
例えば、テクトラは5年間以上もデータ・AI活用を支援してまいりました。少しでもデータ活用やAI活用で考えていることがあれば、ぜひご相談ください。
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