データマネジメントを成功に導く組織体制とスキルセット
データ利活用を円滑に進めるには、データのオーナー部門、IT部門、利用部門、リスク管理部門など関連する組織の連携が欠かせません。組織体制も人材を1ヵ所に集約するモデル、各部門に分散するモデルなど組織文化に適した体制を組むことになるでしょう。その体制に応じてIT部門の役割も変化します。集約する場合はデータサイエンスやAIの支援スキルをIT部門が担い、分散する場合はプラットフォームやツールの提供を担う可能性があります。
ただし、いずれの場合もデータの品質管理やプラットフォームやデータエンジニアリングのスキル、セキュリティ・コンプライアンスの管理の知見が必要です。これらの最新技術や成功事例を学習し、現場での実践へとつなげることで、品質の高いデータを提供し、安全で競争力の高いAIを活用することができます。
データに対する運用確立の実践
データの利活用で達成したいビジネス目標を明確にし、データ戦略を持つことが重要です。その上で、データの運用をどこから始めるのかを考えます。このとき、小規模から段階的に発展させていくことも併せて考えます。その速度やタイミングはプラットフォームの変化、AIやデータ利活用の重要度の増加と呼応していきます。AIやデータ利活用の重要度が上がれば品質指標が厳しくなります。品質指標が高まると運用・管理のためのツールや自動化の高度化、標準的なプロセスの洗練も欠かせません。
これにより、人的ミスの削減と品質向上が期待でき、属人化を防ぐとともに、トラブル発生時の迅速な対応が可能となります。データの品質指標についてはデジタル庁発行の「データ品質管理ガイドブック」などを参照ください。
まとめ：デジタル変革を支えるデータマネジメントの未来
データに対する運用は、企業が持続的に成長するための重要な基盤であり、現場から経営層までを巻き込んだ組織的な取り組みによって価値を最大化できるようになります。AIのさらなる進化や新たなデータソースの出現にともない、常に運用を見直し、柔軟かつ安全に新しい技術を吸収していくことが求められます。具体的には、データプラットフォームの拡張や高度なセキュリティ・ガバナンスの強化、より洗練されたデータ品質管理など、取り組むべき課題は多岐にわたります。
データに対する運用を確立していくために、まず自社のビジネス目標に対して、その達成に必要なデータマネジメントのロードマップを策定することが重要です。さらに、組織横断的な教育やスキルアップを促進し、継続的なデータ活用の仕組みを定着させることで、競争力を高めることができます。
デジタル変革の成功には、テクノロジーだけでなく、運用プロセスや人材の配置、ガバナンス体制などの総合的な改革が欠かせません。AI活用で競争力を高める、そして企業として責任ある活用を進めるにあたっての運用はますます重要となってきます。
