「当社は企業経営にデータを最大限活用し、効果も出ている」と胸を張って言える企業がどれくらいあるであろうか。前回の記事で取り上げたスイスの国際経営開発研究所（IMD）による「デジタル競争力ランキング2023」 において、日本は「ビッグデータとアナリティクスの活用（Use of big data and analytics）」の調査指標では64カ国中最下位と評価され、日本企業がデータ活用においてさまざまな困難に直面していることが推察される。
実際の現場に目を向けてみると、データ活用基盤を構築したものの、「利用が広がらない」「肝心のデータがそろわない」といった声も多い。本稿では、このようなデータ活用を阻む壁を突破するアプローチについて解説する。
「提供者視点」で構築されがちなデータ活用基盤
近年のデータ活用は、ビジネスのあらゆる場面で言及されており、多くの企業がデータ活用基盤の構築に取り組んでいる。 一方で、膨大なコストと時間を投じてデータ活用基盤を構築したものの、それらが期待通りに活用されていないという事例が少なくない。その根底には、ビジネスシーンでデータを活用して意思決定するという活動自体があまり取り入れられてこなかったことがあり、具体的に「誰が」「どのようなビジネスシーンで」「どのようにデータ活用をするのか」といった利用者視点のビジネス要件が事前に定まらないという課題がある。
そのため、データ活用基盤を構築するIT部門側では、「今後さまざまに生じるであろう」という仮定のもと、どのような要求にも応えられるように汎用性を追求しがちである。具体的には、「とりあえず必要と思われる各種データを集めよう」「多種多様なデータを変換する機能を持つツールを導入しよう」「誰でも使えるようにあらゆるデータのデータカタログを整備しよう」といった、いわば「提供者視点」での判断に傾倒することが多い。
その結果として、壮大なデータ活用基盤が構築されるものの、利用シーンやビジネス要件が追いつかず、業務で実際に必要とするデータがそろわないなど、利用者不在のシステムができあがってしまう可能性がある。このような事態を防ぐには、技術やシステムの構築よりも先に、利用者が真に何を必要としているか、データを活用してどのような問題を解決しようとしているかを深く理解する「利用者視点」でのアプローチが必要となる。
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