戦略を成功させるためにデータをどのように活用しましたか？
公開: 2022-06-29データ戦略は、社内リソースを活用しようとしている企業にとって役立つだけではありません。 これらは、膨大な量のデータの収集と分析に依存する今日のビジネスにとって不可欠です。 戦略を立てるためにデータをどのように活用したかに完全に依存していますか？
また、分析はビジネス上の意思決定においてこれまで以上に大きな役割を果たしているため、この傾向がすぐに逆転する可能性はほとんどありません。
データ戦略とは何ですか？
データ戦略は、組織のデータをより効果的に使用するのに役立ちます。 これは、新しい洞察を獲得し、より優れた製品とサービスを作成し、一般的にデータの力を利用してビジネス目標を達成するのに役立ちます。
効果的なデータ戦略は、データ資産を活用するための企業の長期的なアプローチのロードマップも提供します。 このようにして、特定の部門で情報過多や重要なインテリジェンスの欠如によって発生する可能性のある潜在的な問題を回避するのに役立ちます。
すべての部門でどのような種類のインテリジェンスが必要かについての明確なビジョンにより、これらの問題が将来発生するのを防ぐことができます。
データをどのように活用して戦略を策定しましたか？
データ戦略は、組織のデータを使用してデータを活用し、ビジネス目標を達成するための戦略を開発する方法をよりよく理解するのに役立ちます。 また、分析を使用して、効率の向上、製品品質の向上、または新しい収益源の創出につながる洞察を明らかにするためのフレームワークも提供します。
データの量は毎日指数関数的に増加しています。 現在、平均的な成人は、デジタル活動だけで毎日5ギガバイト相当の情報を作成しています。 これは、利用可能なデジタル情報の急増により、この膨大な量の情報を効果的に利用するための戦略を立てることがこれまで以上に重要になっていることを意味します。
データ戦略は、構造化データと非構造化データを収集、整理、標準化、クレンジング、および実用的な知識ソースに統合するためのアプローチと構造を提供することにより、組織全体のデータ管理を改善します。
データ戦略は、構造化データと非構造化データを収集、整理、標準化、クレンジング、および実用的な知識ソースに統合するためのアプローチと構造を提供することにより、リソースを効率的に使用するのに役立ちます。
重要なデータ戦略の原則は何ですか？
1.データ戦略は、データの力を解き放つのに役立ちます。
2.データ量が増加しています。
3.データ戦略は、リソースを効率的に使用するのに役立ちます。
4.データ戦略は、リソースを効率的に使用するのに役立ちます。
それぞれの戦略を一つ一つ見ていきましょう。
1.データ戦略は、データの力を解き放つのに役立ちます。
データ戦略を適用することにより、データの力を解き放ちます。 顧客と従業員のデータを使用して、最も重要なビジネス上の質問にどのように答えることができるかに組織を集中させるのに役立ちます。 これは、情報過多の問題がある場合、または組織でよりデータ主導の文化を構築することに関心がある場合に特に役立ちます。
2.データ量は増加しています。
データ量は、企業が生成する情報を分析および保持する能力を超えています。 データは21世紀の新しい天然資源になりました。 データは、20世紀の石油や天然ガスと同じくらい重要になりつつあり、同様に、業界団体のベストプラクティスによって管理および活用する必要があります。
データの量もすぐに遅くなることはないので、会社のデータが管理不能になる前に、効果的に収集、保存、使用、共有できるようにするための戦略を立てることが重要です。
3.データ戦略は、組織全体のデータ管理を改善するのに役立ちます。
データ戦略を適用することにより、構造化または非構造化を問わず、体系的な方法で収集するすべてのタイプのデータセットを管理しようとします。 これを行うには、それらをある種のデータ管理システムに組み込んで、より簡単に使用できるようにします。
4.データ戦略は、リソースを効率的に使用するのに役立ちます。
データ戦略は、データをすべて取り込むだけでなく、データ駆動型ソリューションを使用して特定のビジネス上の問題を解決することに注力することで、利用可能なリソースを最大限に活用するのに役立ちます。
データ戦略を適用すると、追加の種類の情報の収集に関する新しいイニシアチブを開始する前に、既存のデータを効果的に使用するための計画を作成できます。
データ戦略は、組織のデータを使用してビジネス目標を達成する方法をよりよく理解するのに役立ちます。 また、分析を使用して、効率の向上、製品品質の向上、または新しい収益源の創出につながる洞察を明らかにするためのフレームワークも提供します。
いくつかの重要なデータ戦略の原則は何ですか？
データを統合し、サイロを排除することは、データ戦略を成功させるための鍵です。 分析プログラムの主な目標の1つは、全社的なコラボレーションを強化することです。 同じデータセットを使用する人が増えると、重要な洞察が明らかになるか、少なくとも組織のさまざまな部分で共有される可能性が高くなります。
データの収集と共有を合理化することで、組織全体でこの種の情報の流れを改善できます。 また、これらの取り組みに関与するすべての人が、成功するために必要なリソースにアクセスできるようにします。
効果的な戦略を達成するには、データの管理と使用に関する明確な目標と目的を設定することが不可欠です。 よく考えられた計画は、データのどこにギャップがあるか、または特定の情報が複数のカテゴリにどのように分類されるかを特定することにより、役立つ情報の種類を特定するのに役立ちます。
この種の情報を会社全体の従業員がより簡単に利用できるようにすることで、部門間のコラボレーションが向上し、顧客に関する新しい洞察を明らかにするのに役立ちます。
データをより見やすくアクセスしやすくすることは、分析プログラムのもう1つの重要な部分です。 セルフサービスのビジネスインテリジェンスツールを使用する場合でも、オープンデータポータルを使用する場合でも、組織全体の人々は、プロジェクトで作業しているときにデータセットが互いに孤立しないように、データセットに自由にアクセスできることに慣れている必要があります。
これにより、会社のビジネスに関する予期しない洞察を生み出す可能性のあるデータポイント間の接続を発見する機会も増えます。
収集した情報をより効果的に活用できるため、組織に明確なデータ定義またはメタデータを設定することも必要です。 強力な定義により、すべてのユーザーが作業するための一貫したフレームワークが得られるため、データ品質はこのプロセスの重要な部分です。
さらに、正確な定義は、会社全体のデータセットが参照および共有される方法の標準化を改善するのに役立ちます。
組織の2つの領域が成功のための最も重要な指標と同じ指標を特定することはないため、すべての従業員が収集または監視する必要のある情報の種類を理解することも難しい場合があります。
早い段階で優先順位を設定すると、会社にとって重要ではないメトリックに関するデータの収集と管理に多くの時間を費やさないようにすることで、これらの懸念の一部を軽減するのに役立ちます。
データ管理と使用のための明確なプロセスを確立することは、成功するデータ戦略のもう1つの重要な側面です。 これには、情報の収集と分析に費やす時間など、チームがプログラムのさまざまな側面に費やす時間を特定することが含まれます。
このプロセスのもう1つの重要な部分は、新しいデータセットをいつどこから格納またはアクセスするかを計画することです。
他の分析専門家とのネットワーキングは、データを管理するための全体的な戦略に業界のより良い理解を組み込むのにも役立ちます。
オンラインフォーラムに参加し、カスタマーエクスペリエンス分析、競合分析、ビジュアル管理ボードを使用したデータの視覚化などのトピックに関するオープンディスカッションに参加することで、フィールド内の人々が現在探している、または使用している情報の種類をよりよく理解できます。
データ戦略を構築する方法は？
データをどのように活用して戦略を策定したかを知るには、最初にデータを構築する必要があります。 データ戦略を構築するための基本的な手順は次のとおりです。
1.プロポーザルを作成してバイインを獲得する
2.データ管理チームを構築し、データガバナンスの役割を割り当てます
3.収集するデータの種類とそのデータの出所を特定します
4.データの収集と配布の目標を設定します
5.データ戦略ロードマップを作成する
6.データの保存と整理を計画する
7.承認を取得し、データ戦略の実装を開始します
各ステップを1つずつ説明していきましょう。
1.プロポーザルを作成してバイインを獲得する
データ管理の初期戦略を作成するときは、最初に組織のリーダーシップチームから賛同を得なければなりません。 データをどのように活用して戦略を策定したかを説明するために、このプログラムは会社にとって有益であり、組織化されたフレームワークが整っていない場合に発生する可能性のある潜在的なリスクを浮き彫りにします。
可能であれば、他の企業がデータを効果的に使用した例を使用して、堅実なデータ戦略から何を期待できるかをよりよく理解してください。
ウォルマートやグーグルのような有名ブランドだけに焦点を当てるのではなく、情報をより効果的に使用することで、中小企業がどのように利益を増やしたりコストを下げたりできるかを示してください。 上司に、優れたデータ戦略を立てることが重要であることを示す必要があります。そうしないと、将来、会社に壊滅的な影響を与える可能性があるためです。
2.データ管理チームを構築し、役割を割り当てます
組織のリーダーシップチームが加わったら、彼らと協力して、データ戦略プログラム内で作成する必要のある役割のタイプを定義します。 これにより、さまざまな人が収集または管理している情報をより明確に把握できるようになります。これは、すべてが組織化されたフレームワークに従っていることを確認するのに非常に役立ちます。
さらに、特定のデータ管理の役割を持つことで、特定のデータセットを処理する必要がある機密性を簡単に確立できます。
たとえば、一部の従業員がデータセット全体の特定の部分にしかアクセスできず、他の従業員がさまざまなセクションに対してより多くの権限を持つレポート構造を設定した場合、より詳細で強力な情報を取得するには、基本的なデータセキュリティクリアランス以上のものが必要になります。
3.収集するデータの種類とそのデータの出所を特定します
役割を確立したら、各個人またはチームが収集または管理する必要のある情報の量について考え始めます。 すべての部門が追加のデータセットの検索に時間を費やす必要はないかもしれませんが、さまざまな種類の分析でどのような種類の質問に答えられる可能性があるかを知っていることが重要です。
特定のデータセットが保存される可能性のある場所について他の部門からの提案を受け入れますが、すべてのマネージャーがこの分析のどの部分を特定のチームが監視する必要があるかを理解していることを確認してください。 役立つアプローチの1つは、処理される情報の機密性に基づいて、レポート構造にさまざまな「層」を作成することです。
たとえば、ティア1は、組織内の少数の人々だけがアクセスでき、主にカスタマーサポートの問題に使用される調査データである可能性があります。 Tier 2は、経理およびITのすべての人が処理でき、売上高や在庫レポートなどの情報が含まれています。これらの情報は秘密にする必要はありませんが、適切なチャネルの外部に配布すると問題が発生する可能性があります。
最後に、Tier 3には、企業秘密または社内の企業詳細を含むデータセットが含まれます。これらのデータセットには、会社の上級管理職のみがアクセスできる可能性があります。
これは、誰がどの種類の洞察にアクセスできるかについての特定の障害をあまり持たずに、さまざまな種類の情報をどこに送る必要があるかを示すのに役立ちます。
従業員が特定の種類の情報を保持する適切な場所を見つけるのに時間がかかる可能性があるため、各層にどのデータを保存するかを検討するときは、十分な時間をとってください。
4.データの収集と配布の目標を設定します
優れたデータ戦略を作成するためのもう1つの重要な部分は、データセットをさまざまなレポート構造に分散する方法の目標を設定することです。 特定の種類の情報が必要な部門をすでに決定している場合でも、アクセスの量と責任の開始と終了の場所を全員が理解していることを確認してください。
これは、特に機密情報を保護しようとしている場合に、組織の分析の一部の制御を放棄することを意味する場合がありますが、冗長性を減らし、スタッフがさまざまなデータセットを利用できるようにするために誰が何をするかについて明確なガイドラインを用意します。
たとえば、明確に定義されたカスタマーサービス部門がある場合、それらはすべてのTier1問い合わせを処理できる可能性があります。 ただし、会社が販売する特定の製品やサービスに関連するものを含め、特定のプロジェクトのこのデータの一部を製品開発チームに収集させることも理にかなっています。
ITグループは、これらのさまざまなソフトウェアコンポーネントがどのように使用されているかに関する情報を収集することもできます。これは、秘密にする必要はないが、部門外の従業員に見られる前に特別な許可が必要なため、Tier2情報と見なされます。
5.データ戦略ロードマップを作成する
プロジェクトを開始するときにやりたいことの1つは、達成したいことのわかりやすいロードマップを作成することです。 これは、全員が現在の責任を順調に進めるのに役立つだけでなく、どのくらいの作業が行われているか、チームが業務を継続するためにより多くの資金を必要とするかどうかを上級管理職に示すのにも役立ちます。
プロジェクトの各ステップを定義する整理されたタイムラインを作成すると、間違った順序で物事を行うのに時間を無駄にするのではなく、すべての従業員が共通の目標に向かって一緒に作業していることを確認できます。 データ戦略のロードマップを作成するとき、覚えておくべき重要なことの1つは、他の人に真剣に受け止めてもらいたい場合は、現実的な期限が不可欠であることです。
つまり、データセットの選択、プライバシーポリシーの実装、適切な利害関係者からの承認の取得、さまざまなチームへのデータセットの配布など、プロジェクトのさまざまな部分にマイルストーンを設定することで、データを活用して戦略を策定した方法を学ぶことができます。
また、各タスクの責任者をリストアップすることもお勧めします。これは、従業員に現在の責任とどのグループが支援を必要としているかを思い出させるのに役立つためです。
6.データの保存と整理を計画する
データ戦略の最も重要な部分の1つは、データセットが保存されている場所、データセットのラベル付け方法、データセットが最後に更新された日時、特定の従業員にデータセットへのアクセスが許可されているかどうかを追跡することです。
人々よりも多くのデータセットがある可能性が高いため、情報の行き先に関するガイドラインを作成することは、冗長性を減らし、従業員が必要なものを迅速に見つけられるようにするための優れた方法です。
ここで適用できる役立つヒントの1つは、逆分類システムと呼ばれるものです。これは、すべてのデータセットを、トピック、所有者、作成日などの重要な情報を含むさまざまなカテゴリに分類します。 これにより、誰かがデータセットの問題を報告した場合に、後で探しているものを簡単に見つけることができます。
7.承認を取得し、データ戦略の実装を開始します
データセットの収集と配布に関する提案を検討した後、上級管理職は、最終的な承認を与える前に、いくつかの変更を加えるように依頼する場合があります。 これは通常、IT管理者が会社のデータ戦略の見直しが必要であることを明らかにした後にスケジュールできるレビュー会議の一部として行われます。
この会議では、従業員は、新しいプライバシーポリシーの実装やデータロードマップの提案のまとめなど、以前のイニシアチブで何がうまくいったか、何がうまくいかなかったかについて話し合います。 これらの会議中に行われた具体的な推奨事項に関係なく、関係者全員が会議の最後に集まり、プロジェクトを中止するか、計画どおりに続行するか、または既存の戦略にいくつかの調整を加えるかを選択できるようにすることが重要です。
結論として、戦略を策定するためにデータをどのように活用したかは、戦略を策定するためにどのような手順を踏むかによって異なりますか？ データ管理ロードマップを作成するときは、目標を達成するために実行する必要のある一連のステップとしてそれらを考えると役立ちます。
これは、ガントチャートや作業分解図（WBS）などのツールを使用して、従業員が何をいつ行う必要があるかを視覚化するのに役立つことを意味します。 これらのドキュメント内で、プロセスの各段階に必要なさまざまなタスクをすべてリストし、それらをいつまでに完了する必要があるかについてのタイムラインを提供できます。
一部の企業はスクラムのようなアジャイル手法を使用することを選択していますが、ほとんどのビジネス上の問題は短いフィードバックループを必要としないため、これは必ずしも必要ではありません。 勤務している会社の種類に関係なく、すべてのデータ管理タスクが明確に定義され、複数の従業員に分割されていることを確認する必要があります。