データドリブンな文化は、データをすべての人々の日常のワークフローに不可欠な要素とし、これらの組織はデータを使用してイニシアチブを実行し、優先順位を付けます。データドリブンな文化は、また、共有されたメトリクスに基づいて透明性をもって円滑にコラボレーションできるため、組織のすべてのメンバーに信頼とコミットメントを植え付けます。
このホワイトペーパーは、誰もがデータに基づいてコラボレーションし、より賢く、より迅速な意思決定を支援する文化を構築するための鍵を提供します。ビジネスリーダーからアナリスト、情報ワーカーまで—誰もがデータドリブンな文化が成功することを確実にするプロセスに含まれています。
フォームに記入して続きをお読みください。
毎日2.5クィンティリオンバイト以上のデータが生成されると推定されています。そして、これは増加する一方です。しかし、多くの企業や組織は、このデータを十分に活用してビジネスパフォーマンスを向上させることができていません。
データを戦略的に活用する組織は、データ自体を重要な資産として捉え、組織全体にわたるインサイトの獲得やビジネスプロセスへの影響力行使に頼っています。これにより、憶測や「勘」に頼るのではなく、より賢く、データに基づいた意思決定が可能になります。
データに基づいたインサイトは、例えば、マーケティングチームが新しいトレンドを発見し、顧客の購買ファネルの漏れを特定するのに役立ちます。データを使って主要な機会を収集し、理解し、特定する能力は、成功への足がかりとなります。
2022年までに、主要な新しいビジネスシステムは、意思決定を改善するためにリアルタイムのコンテキストデータを使用する継続的なインテリジェンスを組み込むようになるでしょう。
Gartner Data & アナリティクス サミット, 2020年6月
データと分析の役割は、単独の規律から、デジタル戦略や変革の触媒となるように変化しています。
ビジネス成果をもたらす、現代的で実行可能なデータおよび分析戦略の構築方法, ガーナター, 2019年10月
多くの人が意思決定を行う際に直感を信頼するのは簡単ですが、それがビジネス上の意思決定にとって最善のアプローチでしょうか？ますます、答えは「いいえ」となっています。データがより容易に入手できるようになった今、特に組み込み分析を使用するアプリケーションでは、人々はデータビジュアライゼーションやダッシュボードでデータをより迅速に参照し、より良く、より速い意思決定を行うことができます。
したがって、データ駆動型の文化を築くことは重要であり、特に以下の主要な分野が挙げられます:
によると Business Application Research Council (BARC) が実施した調査では、、 「データドリブンな文化の確立」は、2020年のビジネスインテリジェンスにおいて3番目に重要なトレンドでした。データが企業や人々の日常の働き方をどのように変えているのかがますます明らかになっています。 2020年のビジネスインテリジェンスにおける3番目に重要なトレンドでした。データが企業や人々の日常の働き方を変えている方法が、ますます明らかになっています。
回復への道はデータによって舗装されています。
ケイト・スマイジェ、マッキンゼー・デジタル シニアパートナー兼グローバル共同リーダー
McKinsey Digitalが発表したデジタルトランスフォーメーションに関するレポートによると、データはより良く、より速い意思決定を可能にする燃料を提供しており、次のように述べています。「高いパフォーマンスを発揮する組織は、データおよび分析の取り組みがEBITに少なくとも20パーセント貢献したと述べる可能性が、他の組織よりも3倍高い（2016年～2019年）。」
データ駆動型文化が提供する利点に関する詳細はこちらです：
以下の章では、誰もがデータについて協力し、より賢く、より速い意思決定を行う文化を構築するための鍵を提供します。ビジネスリーダーからアナリスト、情報ワーカーまで、誰もがデータ駆動型文化が成功することを確実にするプロセスに含まれます。
データ駆動型エンタープライズのビジョンを創り出し、ビジネス成果を定量化し、コミュニケーションすることで、データによって促進されるビジネス変革を育むことで、ビジネス戦略とデジタルトランスフォーメーションにデータと分析を組み込む。
ビジネス成果をもたらす、現代的で実行可能なデータおよび分析戦略の構築方法, Gartner, 2020年6月
世界中の企業が、AIや機械学習などのデータや新しいトレンドを採用し始めています。しかし、文化は依然として、それらのデータを効果的に活用する上での鍵となる要因です。そして、企業文化はどこから始まるのでしょうか？まさに最上層からです。
組織がデータを受け入れ、誰もが意思決定にアプローチする方法を変えるために、リーダーは考え方を変える必要があります。デロイトが実施した調査によると、 ハーバード・ビジネス・レビューに掲載されたところでは、63%の経営者が自社がデータ駆動型であるとは信じていません。では、どのように文化を変えることができるでしょうか？、経営層の63%が、自社がデータドリブンであると信じていません。では、どのように文化を変えることができるでしょうか？
以下の操作を行うことで、組織の他のメンバーにメッセージを送信できます:
2022年までに、主要な新しいビジネスシステムは、意思決定を改善するためにリアルタイムのコンテキストデータを使用する継続的なインテリジェンスを組み込むようになるでしょう。
ガートナー データ＆アナリティクスサミット, インド、ムンバイ、2020年6月
データ駆動型の文化を構築するには、組織の誰もが意思決定にデータを使用するという長期的なコミットメントが必要です。このような取り組みは、一度設定して忘れるプロセスではいられません。その一部は、文化の変革を確立することです。データ駆動型であるということは、単にダッシュボードを作成したり数字を見たりすること以上のものです。それは、組織の文化を分析的に考えるように変えることです。
この文化的な変化を推進し、長期的なコミットメントを維持するためには、以下のことを行うべきです。
組織の従業員や管理職のほとんどは、目にする分析を信頼できることを望んでいます。だからこそ、組織の誰もが同じ指標に基づいて意思決定を行うことが重要です。したがって、単一の真実の源（single source of truth）を持つことは非常に重要です。これがなければ、従業員が異なるソースから指標を引き出し、不整合のリスクを冒し、データへの信頼性が低下する可能性があります。
ユーザーが回答と一貫したデータを見つけるための場所が一つある場合、人々が異なるシステムを検索し始める必要がなくなります。これはデータ管理者にとっても容易になり、データを一つの場所に維持するだけでよくなります。
組織全体が参照できる単一の真実の源となる環境を構築するために、以下の手順の一部を実行してください:
2023年までに、データリテラシーは、データおよび分析戦略、変更管理プログラムの80%以上で正式に組み込まれることにより、ビジネス価値の明確かつ必要な推進力となるでしょう。
ガートナー
データにどこからアクセスできるかを知っていることは、パズルのほんの一部に過ぎません。エンドユーザーには、データを理解するためのスキルも必要です。データでの作業に慣れるということは、日々の活動のやり方を変えることを意味します。つまり、人々が最初からデータ駆動型になるために必要なスキルを持っていない可能性があるということです。
エンドユーザーがデータに関する明確な方向性や理解を持っていない場合、彼らは推測を始め、それはデータ駆動型組織の基本的な原則に反します。
ユーザーは、このデータをどのように消費するのが最適かを知る必要があります。適切なストーリーを語るようにするためです。さまざまなチャートを作成し、表示するユーザーにとって、ダッシュボードのベストプラクティスに従うことが重要です。「説得力のあるビジュアライゼーションを作成するためのベストプラクティス」に関するホワイトペーパーを読んで、詳細を学びましょう。
組織全体でデータリテラシー計画を策定するには、以下の行動項目を達成する必要があります:
人々の仕事を事前に設定された数値目標に合わせようと強制することは、イノベーションや創造性を抑制しがちであり、これらはほとんどの状況で貴重な資質です。そして、それは必然的に長期的な目的よりも短期的な目標を重視する傾向につながります。
ジェリー・Z・ミューラー、『メトリクスの専制』
ビジネス改善を測定する最初のステップは、重要な業績評価指標（KPI）が本当に重要であり、組織の目標と結びついていることを確認することです。結局のところ、追跡しているものは、改善に向けて努力が向かっているものですよね？
まず、主要業績評価指標（KPI）を理解することが重要です。KPIは、プロセスがどのように機能しているかを測定し、適切なビジネス上の意思決定を可能にするものです。組織は、売上目標のような組織全体のKPI、マーケティングが生成しているインバウンドリード数のような部門全体のKPI、そして従業員満足度、顧客満足度、顧客維持率のようなパフォーマンスレベルのKPIを持つべきです。
そもそも、正しいメトリクスを追跡できているかどうかをどうやって知るのでしょうか？これらのステップは、KPIに焦点を当て、最も重要なものを絞り込むのに役立ちます:
すべての初心者には、選んだ分野のエキスパートになる大きな潜在能力があります。
Lailah Gifty Akita様、素晴らしい思考で、最高の自分に！
データが影響を与えるには、意思決定プロセスに組み込まれている必要があります:
可視性とデータ思考を持つ主要なビジネスステークホルダーを見つけ、データリテラシー研修を提供し、組織内でデータ駆動型文化を推進する力を与えます。
それで、組み込み分析とは何で、それがデータ駆動型の文化を構築することにどのように結びつくのでしょうか？
従来のBIは、データインサイトを見るためにユーザーがワークフローアプリケーションを離れて別のツールセットに移動する必要があるのに対し、 組み込み分析 ユーザーがアプリケーション内で、コンテキストとしてデータビジュアライゼーションやダッシュボードを表示できるようにします。ユーザーのワークフローを中断することなく、データをお届けします。そして、より多くの価値を提供します。
ユーザーの日常のワークフローにデータを導入することで、人々がインサイトを見て行動しやすくなり、プログラムに常に分析的に考えるよう促します。
2023年までに、データリテラシーは、データおよび分析戦略、変更管理プログラムの80%以上で正式に組み込まれることにより、ビジネス価値の明確かつ必要な推進力となるでしょう。
データ駆動型組織を構築するためのCDOの10の成功方法, ガーナー
Casey Cinielloは、Infragisticsのデータおよび分析に焦点を当てた製品リーダーであり、Reveal組み込み分析プラットフォームとSlingshotワークマネジメントソリューションの戦略とイノベーションを推進しています。数学の学士号とMBAを持ち、組織が複雑なデータを実行可能な洞察に変えるのに役立つ製品を構築するための、詳細な分析基盤とビジネスの視点をもたらします。
Caseyは、市場分析、ユーザーの行動に関する洞察、および進化するビジネスインテリジェンスのトレンドを深く分析することにより、分析主導の機能の開発を主導し、製品の方向性を形作ります。彼女は顧客と緊密に連携して、データが実際の意思決定で使用されている方法を理解し、それらのニーズを直感的で影響力のある分析エクスペリエンスに変換します。Caseyはまた、毎年開催されるRevealソフトウェア開発チャレンジ調査の調査責任者も務めており、業界のデータを分析して、分析、AI、および最新の開発手法における主要なトレンドを明らかにしています。彼女の洞察とリーダーシップは、Dataversity、RT Insights、SaaSXtra、SD Times、Solutions Review、TechStrong IT、App Developer Magazine、Beta News、Integration Developer News、UX Planetに掲載されています。彼女は、最新の組み込み分析、機械学習、データ視覚化、およびSaaS分析のスケーリングに関するウェビナーの常連スピーカーです。Caseyは2013年にInfragisticsに参加しました。
