北米におけるデータ活用の現実―403人の企業担当者に聞く課題と投資先として注目されるDataOps

北米におけるデータ活用の現実―403人の企業担当者に聞く課題と投資先として注目されるDataOps

「DataOps」は、データに関するプロセス指向の視点を持ち、アジャイルソフトウェアエンジニアリングの自動化および手法をデータ分析に適用することで、品質、速度、コラボレーションの向上を実現し、データ分析の分野で継続的な改善の文化を促進するためのアプローチとなり、DataOpsの主な特徴や要点をまとめると以下のようになる。
1.統合されたプロセス: データの収集から処理、分析、展開までのプロセスを一貫性のある方法で統合。
2.アジャイル原則: アジャイルの考え方をデータエンジニアリングやデータサイエンスに適用し、迅速な反応と改善を実現。
3.自動化: 自動化を活用して手作業を削減し、効率とエラーの削減を実現。
4.コラボレーション: 異なるチームや役割間でのコラボレーションを促進し、情報共有を容易に。
5.品質管理: データ品質の向上と信頼性の確保に重点を置く。
6．継続的な改善: プロジェクトのモニタリングとプロセスの最適化を通じて、持続的な進化を実現。
このようなアプローチを採用することで、データ分析プロジェクトの効率性と品質が向上し、データに関連するビジネスの意思決定プロセスが強化される。そのため DataOpsは、データ駆動型の組織において非常に価値のあるアプローチとして注目されている。
米調査会社 ESG ではこのトレンドをさらに詳しく分析するために、北米の企業や組織でデータとアナリティクス戦略に携わる技術データ担当者、ビジネスデータ担当者 403人を対象に調査を実施。この調査は、市場の成熟度、直面している課題、購買や計画の意思決定に影響する要素、ビジネスへのメリットなど、DataOps の状況を評価することを目的としており、データ活用の現実を浮き彫りとするものとなった。本資料は、この調査の結果をまとめたものとなり、企業におけるデータ活用の現実や課題、そしてDataOpsへの投資がビジネスに与えるインパクトなどを考察している。