最終的な結果の推進: 最高データ責任者の進化する役割

情報技術が繁栄し、企業が大量のデータを扱うようになると、このデータを管理するための専用の仕事が不可欠になりました。 データ量が指数関数的に増加するにつれて、データの収集、保存、および管理に関連する課題も同様に複雑になりました。 データの取得、抽出、保存、およびアクセスは、費用がかかり、イライラさせられました。 次の一連の課題は、データを処理して洞察を生み出すための堅牢なインフラストラクチャを構築するという形で発生しました。 これが、最高データ責任者の役割が登場した方法です。

CDOの必要性

今日のビジネスシーンでは、ビジネスがデータに大きく依存していないことは奇妙です。 Gartnerは、企業の約 90% が 2019 年までに最高データ責任者を配置すると予測しています。 これらの傾向と予測は、データに裏打ちされたビジネスの台頭に対処するための専任の専門家を持つことの重要性を浮き彫りにしています。

実際、このタイトルはまったく目新しいものではありません。Yahoo は 2004 年に最高データ責任者を任命しました。しかし、そのタイトルが世界中の企業から注目を集め始めたのはごく最近のことです。 簡単に言えば、最高データ責任者は、データの取得、品質、および戦略に熱心に取り組みながら、企業のデータ管理活動に責任を負います。

CDO の役割は当初、組織内で増大するデータの収集、保存、管理などの活動に重点を置いていました。 ある意味では、データを使用することよりも、データを管理することの方が重要でした。 しかし、ビッグデータ環境の改善とデータ サイエンスの採用により、状況は変化しています。

ビッグデータ

ビッグデータは単にサイズが大きくなっているだけでなく、ビッグデータを処理、分析、洞察を引き出す方法も変化しています。 企業は現在、以前よりも多くの方法でデータを使用しています。 これには、ビジネス インテリジェンス、顧客感情分析、オフィス スペースの最適化、さらにはエネルギー データの活用が含まれます。 ほとんどのビジネスが Web に深く根ざしている現在、 Web スクレイピングテクノロジを利用した Web データの可用性は、Webデータをビジネスに使用する組織に有利に働いています。 ビッグ データは、単なるビジネス インテリジェンス ツールから、組織の成長に必要な燃料へと常に進化しています。 現在、データだけで機能するビジネスがあり、どのビジネスもデータの力を利用してパフォーマンスを向上させることができると言っても過言ではありません。

最高データ責任者の進化

最高データ責任者の役割は、過去 10 年間で急速に進化しました。 単にデータ インフラストラクチャを管理し、関連する操作を処理するだけでなく、組織は現在、この職務に大きな期待を寄せています。

これまでの CDO は、コンプライアンス ポリシーと関連するリスクに対処する必要があるデータの保護者として行動することでしたが、現在では、より価値に焦点を当てた役割に進化しています。 CDO は、ビジネス上の意思決定に影響を与えることで、収益を生み出すことができるはずです。 この CDO の進化は、ビッグデータ自体の進化と相関しています。 データ サイエンスの概念が日を追うごとに人気を集めているため、企業はデータの力をビジネス インテリジェンス ツールとして活用できる人物を探しています。 高品質のデータを使用してビジネスの成長を確保するための戦略を考え出すことができる人物がいることで、現在、組織は最高データ責任者に向かうようになっています。

以前の CDO は完全にテクノロジー指向でした。 基本的な要件は、どのデータを悪用する必要があるか、どのデータを保持する価値があり、何を破棄する必要があるかを判断する能力でした。 明らかに、CDO には、保持する価値のあるデータを格納して活用できるインフラストラクチャをセットアップするスキルも必要でした。 その後、進化によって CDO は新たな段階に進みました。 この時点で、最高データ責任者はプロセス指向のマネージャーの役​​割を果たしました。 彼らは、仕事の重要な機能として、データ プロセスの合理化を担当しました。 現在、これには技術的な洞察力とプロセス管理スキルの両方が必要でした。 しかし、戦略計画とビジネス ノウハウは、CDO に期待されるスキル セットの一部ではありません。

新世代の最高データ責任者

新世代の CDO が引き継いだのは、ごく最近のことです。 まったく新しい CDO は、ビジネス プロセスの洞察力と技術的スキルに加えて、データ サイエンスというもう 1 つの専門知識を持っています。 CDO は、データから価値を特定して抽出するために、抽象的かつ定量的に考えることができなければなりません。 これにより、効率が向上し、洞察が向上し、新しい収益源が生まれます。

データが存在する状態には 3 つの状態があります。電子ストレージ メカニズム内のデータベース内の物理的状態、データ エコシステムの概略図の形をとっている論理的状態、そしてデータを扱う人の頭の中に存在する第 3 の状態です。コンセプトとして。 これは概念状態と呼ばれ、組織におけるデータ管理の不可欠な部分です。 このデータの概念的な状態を形成するには、データセットとの定期的なやり取りが必要です。 新世代の CDO は、上記の 3 つの状態でデータを管理できるはずです。

IT、ビジネス プロセス、およびデータ サイエンスのスキルを組み合わせることで、最高データ責任者の役割を求める応募者を大幅に絞り込むことができることは明らかです。 しかし、組織は、このような組み合わせがもたらすプラスの結果について楽観的です。 また、CDO を支援する専任の技術チームを持つことも理にかなっています。 これにより、データをさらに活用するために、より戦略的かつ創造的に考える時間が増えます。 このようにして、新世代の CDO は、組織の成長に直接影響を与えながら、より多くのビジネス上の問題を解決し、データから適切な洞察と価値を提供できるようになります。

この独自のスキル セットと問題解決へのデータ駆動型アプローチにより、スマート CDO はカスタマー エクスペリエンスを大幅に向上させることができ、それが組織の急速な成長につながります。 ウェブサイト/アプリから収集されたリアルタイム データを使用することで、顧客の好みやニーズを特定し、顧客に合わせた推奨事項を提示することができます。 Spotify や Amazon などの企業のレコメンデーション エンジンは、上記のパーソナライゼーションの好例です。 賢い CDO は、創造力を駆使して、手元にあるデータからさらに優れたアイデアを生み出すことができます。

ビッグデータの価値ベースの実装の例

レコメンデーションアルゴリズム

レコメンデーション エンジンは、閲覧履歴、購入履歴、サブスクリプション、好き嫌いなど、ユーザーから収集されたデータ ポイントを使用して構築されます。これを実装することで、カスタマー エクスペリエンスとエンゲージメントを同時に高めることができます。 Amazon と Netflix は、顧客が好む優れたレコメンデーション エンジンを備えていることで知られています。

需要予測

ビッグデータを活用した需要予測は、業務効率の向上につながります。 過去数年間の販売データを分析することで、将来のある期間の需要を正確に予測することができます。 これにより、成長がサポートされ、収益の漏れが防止されます。

リードの優先順位付け

ビッグデータと機械学習を融合することで、企業はさまざまなデータポイントに基づいてリードに優先順位を付けるシステムを開発しました。 これにより、リードの成約の可能性、収益への影響、維持率を最初の連絡先から理解することができます。

結論

また、CDO は、データベースやサーバーの世界の外で通信するためのビジネス言語に精通している人物である必要があります。 ビジネス関係者は、データ プロジェクトの予算を正当化するために、データ中心のプロセスの最終結果について納得する必要があります。 簡単に言えば、新世代の CDO は、独自の説明責任を負うことになります。 CDO の役割に適した候補者を採用することで、組織は最終的な結果を大幅に改善することができます。