データの民主化が現代のコラボレーションにとってますます不可欠になる一方で、企業におけるその導入はしばしば単純化されすぎています。
データの民主化は、企業にさまざまな重要なメリットをもたらします。データの民主化とは何か、そのメリットや業界のトレンド、主要な戦略を理解することで、企業は今後の取り組みをより明確に見通せるようになります。
データの民主化とは？
データの民主化とは、企業の全部門がデータにアクセスできる状態を指します。かつてはIT部門がデータにアクセスし、データを必要とするマーケターやアナリスト、ビジネスリーダーに対する門番の役割を担っていました。
データの民主化の導入は、ローコードソリューションやカスタマーデータプラットフォーム（CDP）などのソフトウェアの普及と並行して進んできました。これは、DevOpsという概念と多くの共通点があり、開発部門とIT運用部門のコミュニケーションギャップを埋めることを目指しています。
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データの民主化がもたらすメリット
データの民主化を導入することで、企業にはさまざまなメリットがもたらされます。自社にとってどのメリットが最も価値があるのかを見極めることが重要です。
- 顧客の意図
企業がそれぞれのデジタルトランスフォーメーションで人工知能（AI）ツールを導入するようになる中、顧客の意図を特定することは容易になっています。
この変化に伴い、データの民主化によって、顧客の意図をより幅広く把握できるようになります。複数の部門がそれぞれ異なる理念やアプローチでデータを分析・活用するためです。
最終的に、このメリットは、異なる部門がそれぞれの固有のスキルセットを生かしてデータを試行し、活用できる企業文化にかかっています。
- 効率性
「AI分析およびサイバーセキュリティソフトウェア」などのツールは、データの民主化を基盤に構築されています。企業がデータを一元的かつアクセスしやすい場所に保管するため、こうしたツールを導入し続けることで、個々のツールがもたらす効率性が企業の業務に深く根付いていきます。
より広い観点では、データの民主化は、企業の各部門がアクセスできるデータを真に理解することを基盤としています。これにより開発チームは、社内の各部門が直面している課題を正確に把握できます。その結果、混乱が抑えられ、効率性が高まります。
- 顧客体験
データの民主化によって顧客の意図をより幅広く把握でき、業務効率も高まるため、顧客体験は自然に向上します。
具体例として、顧客対応部門が、希望する連絡方法や過去の購買データにアクセスできるケースが挙げられます。これにより営業チームは、顧客一人ひとりに合わせた体験やサービスを提供できます。
データの民主化をめぐる業界トレンド
データの民主化によって、企業には主に3つのトレンドがもたらされる可能性があります。ローコードソリューションの増加、顧客対応職の変化、従業員のスキル向上です。
ローコードソリューション
企業が導入しているソフトウェアソリューションの多くはデータの民主化を基盤としているため、そのインターフェースや操作には、開発経験がほとんど、あるいはまったく必要ありません。こうしたソリューションの多くは「ローコード」と呼ばれます。
ローコードソリューションは、一般ユーザーにデータセットやアプリケーション作成機能を提供する、使いやすいソリューションです。ローコードソリューションでは開発者向けツールも引き続き提供されますが、データの民主化の進展に伴い、その使いやすさがますます活用されることは間違いありません。AIOpsなどのさまざまなテクノロジーの成長とIT自動化ソフトウェアの普及が相まって、今後はこの種のソリューションが増加すると予想されます。
顧客対応職
前述のとおり、データの民主化は、ヘルプデスク担当者や営業チームなどの顧客対応職が顧客体験に向き合う方法を変える可能性があります。
顧客の希望する連絡方法や、過去に問い合わせチケットを提出したことがあるかどうかといった重要な情報を把握できれば、理想的な顧客体験そのものを変革できます。データの民主化によって、組織内の複数の部門が、理想的な顧客の利用経路についてそれぞれのビジョンを共有することも可能になります。データの民主化は、顧客体験全体を継続的に改善する新たな道を開きます。
スキル向上
最後に、特にハイパーオートメーションやデジタルトランスフォーメーションの進展に伴い、企業の従業員全体でスキル向上が進むと予想されます。従業員は、個々の業務要件だけでなく、部門間のコラボレーションも支援する新しいツールを学ぶ必要があります。前述したローコードソリューションの普及にも、こうした動きが表れています。
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データの民主化に向けた主要戦略
- 企業文化
他のデジタルトランスフォーメーションと同様に、企業文化はデータの民主化を支持し、従業員が協力できる環境を育む必要があります。
新しいテクノロジーやAIソリューションによって従業員のスキルが自然に向上すれば、このような文化を育むことも容易になります。さらに従業員は、自分が扱うデータセットの影響全体と、そのデータのさまざまな用途を学べる環境にいると感じられるべきです。
今後、データ分析の経験がほとんど、あるいはまったくないユーザーも、自らの分析結果に自信を持ち、これまでにない形で企業に貢献するようになるでしょう。この未来を支える企業文化を育むことは、あらゆる企業の戦略における重要な第一歩です。
- ステークホルダーを定める
データの民主化によって、アクセスと理解の機会はすべての人に開かれますが、戦略的な意思決定を行うには、企業全体で主要なステークホルダーとリーダーを定める必要があります。
ここで、企業のDevOpsおよびAIOps戦略が真価を発揮します。データの民主化戦略において、関連プロセスを監督する主要なステークホルダーは定められているでしょうか。企業によって状況は異なりますが、ビジネスの中核に効果的なDevOpsを据えることで、この戦略を大きく後押しできるでしょう。
- コミュニケーションを維持する
データの民主化における主要な懸念の1つは、データの誤解釈とコミュニケーションです。チームがアクセスできるデータを理解できるような企業文化を育むことは助けになりますが、部門間のコミュニケーションも、あらゆるデータ民主化戦略の最前線に置かなければなりません。
チームはコミュニケーションを維持し、データセットについての解釈を共有して、多面的な視点を得る必要があります。データに基づく戦略が理にかなっているように見えても、IT部門や顧客対応チームが反論や独自のビジョンを示すことがあります。
主要なステークホルダーを定める場合と同様に、堅固なDevOps戦略を持つ企業は、この段階で他社よりも大きな成果を上げるでしょう。多くの意味で、データの民主化はDevOpsから自然に発展したものと考えられます。近い将来、AIOpsテクノロジーの普及によって、この動きはさらに加速するでしょう。
- ソリューションに過度に依存しない
データの民主化は刺激的です。そこに特化したソリューションの数が増えていることも同様です。しかし、ソリューションを自らの責任の代替として扱ってはいけません。
AIOps、サイバーセキュリティ、分析ツールは、データを管理・アクセスしやすい形で保管してくれる便利なアシスタントだと考えてください。高度な機械学習やAIテクノロジーから洞察を提供することさえできます。
しかし最終的には、人間による分析があらゆるデータ民主化戦略に不可欠です。その基盤は、企業内の異なる部門が導き出せるさまざまな解釈にあります。ソリューションは大きな助けになりますが、「これさえあればすべて解決する」ものとして扱ってはなりません。