Excelの売上データを連携する営業総務系テキストテキスト
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データ戦略を実行するためには、戦略が正しいだけでなく、正しく実践できるかを綿密に考える必要があります。その実践の上で、以下2点を押さえる必要があります。
- 目標を達成するためのアクション(イニシアチブ)を定義する
- 実行/測定計画
この2点を軸として、掘り下げた内容を解説していきます。
(参考元: Atwal, Harvinder “Chapter 2. 2. Data Strategy.” In Practical DataOps: Delivering Agile Data Science at Scale, edited by Atwal, Harvinder. Isleworth, UK: APRESS, 2020.)
H2 データ戦略を実施する
データライフサイクルの各段階で定義されたデータ戦略の目標ごとに、複数のデータ戦略イニシアチブ (目標を達成するためのアクション) を作成する必要があります。
データ戦略イニシアチブには、短期的なものもあれば、長期的なものもあり、一連のイニシアチブの段階的なものもあります。
以下、データ戦略イニシアチブについて、テーマごとにポイントをおさえながら解説します。
H3 データライフサイクルの目的
- データライフサイクルの各段階の目的は、阻害要因やボトルネックを取り除き、他の段階や組織の目標に利益をもたらすことです。
- データ戦略のスポンサーが促進する定期的なレビュー、透明性のある計画、オープンなコミュニケーションにより、視点が分断されるリスクが軽減されます。ただし、データのライフサイクル全体をサポートするためには、さらなるプロジェクトが必要です。
H4 見出しサンプル
本文テキストが入ります
H5 見出しサンプル
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H3 スキルの取得
- データ戦略をサポートするための新しいスキルが必要です。
- データガバナンスにはデータスチュワードとデータ所有者が必要であり、データサイエンティストにはソフトウェア開発スキル、データエンジニアにはクラウドコンピューティングのスキルが必要です。
- 新しい需要に対応するために、社内の人員をトレーニングしたり、外部から採用したりするためのデータ戦略イニシアチブがあります。
H2 まとめ
組織におけるデータ戦略について、データ戦略イニシアチブとその実行・測定計画について解説をしましたが、データ戦略は「絵にかいた餅」ではなく、それを実行してフィードバックを得続けることに価値があります。その実行を成し遂げる際には、効率的なツールの活用が不可欠となります。