2013年2月2日土曜日

ビッグデータの組織とマネージメント


ビッグデータの組織とマネージメント

 ビッグデータと呼ばれる概念、それは言葉の新奇さからか、ビッグデータを新しいものとして認識させられる。しかし、元々存在していたデータそのものをまとめたもの、その詳細を把握することであり、データを分析する対象としては、従来から存在するものの延長に過ぎない。
 またそれは、単純なデータ分析ではなく、点在するデータを投入して集合させることによる「作業の多様性」と捉える事ができる。

 ビッグデータは、至るところで誰もがいつでもアクセスできるものが望ましく、「データを利用する瞬間を分析する瞬間に変えること」が最終ゴールとなる。
 そこで必須になるのが、データ品質であり、どのように品質を担保することができるのかを考えてみる必要がある。ビッグデータの品質を保持し、向上させる上で大切になる考え方は、おおよそ下記に挙げられるものと考えられる。

360℃思考
・データ思考
・システム改善思考
・プロセス改善思考

 マネージメントとしてデータ分析やシステム領域によるビジネス運用の経験がない場合、ビッグデータの扱いが巨大になるにつれ、こうした思考力そのものの不備と、実作業に関する時間軸や事象の困難さに対する理解に欠けるような、現場感のない思考に陥ってしまう危険がある。
 現在では当然のことであるが、国際化の時代・産業の空洞化と声高に叫ばれた時代に、英語や中国語などの外国語や、新しい組織形態、マーケティング手法などがマネージメントとして必須であったように、英語や中国語ができて、なおかつデータ分析スキルを持つ人材こそが、マネージメントとして求められる時代になるであろう。

 データ構築や分析分析に携わったことがある人材であれば、容易に想像できる内容ではあるが、「4D」と呼ばれる事業戦略、参考としてデータビジネスのための組織形態を以下に示す。マネジメントとして、このような視点が想起できない思考の場合、データビジネス自体の事業のマネージメントがうまく機能していない可能性がある。


4D
説明
データ
高品質データ(プロセス改善・品質担保)
ディスカバリー
最も注目すべき興味深いデータの発見(分析)
デリバリー
分析結果を新商品開発などの意思決定プロセスへ届けること
ドル箱
データ市場(需要と供給のバランス)とデータ研究分野の差異を理解し、利益を上げるマーケティング


Source; Thomas C. Redman, ph.D., [2008], ' Data Driven: Profiting from Your Most Important Business Asset '



【参考】ビッグデータをハンドリングする組織形態

By秋山尊謙

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