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データアナリティクスを謎で終わらせないために(下)

2017/11/10

John Edwards CIO

 公然と認める人はほとんどいないだろうが、企業のIT幹部たちからすると、データアナリティクスは依然として、なんだか謎めいた技法だ。よく分からない考え方や不可思議な手法に満ちている。そう見られている一方で、データアナリティクスが確かな技法として強力な武器になることは、幾度となく実証されている。生産性、効率、売上、利益など、ビジネスの主要な指標や目標の大幅な改善につながることが多い。

前回から続く)

 具体的に各社でアナリティクスプロジェクトをどの人物が指揮するか、その企業のアナリティクスの成熟度、業種と経緯、リーダーシップの強さ、戦略と成長を促す具体的なビジネス分野によって変わるとMagestro氏は言う。「例えば、セールス主体の企業であれば、データに基づく決定を最も下すのは、マーケティングアナリティクス担当の幹部かもしれない。あるいは、一元的なデータ管理の機能を確立している企業であれば、アナリティクスの能力を高める役割にはITリーダーが最も適任かもしれない」

 アナリティクスは人材獲得競争が熾烈だ。「大半の企業は、3つの博士号を持つ凄腕のデータサイエンティストを採用して魔法の技を発揮してもらうという考え方に、賢明にも見切りをつけ、そこまでの熟練度はないにしても優秀な人材でチームを結成している」とJohnston氏は言う。一定の原則に従えば、こうした戦略はほぼどこでも通用すると同氏は考えている。「成功のために必要な道具を与えなくてはならない。データとクラウドコンピューティング、そして当人たちが必要とするツールを揃えることだ」

 Johnston氏がもう1つ勧めるのは、経営陣がアナリティクスチームを厳しく統制しすぎないことだ。「ハイレベルの生産性で結果を残しているチームでは、一握りの人々が残りの人々に対して権威を主張する必要はない。当然、地位が高い人々の方が、少し責任が重い役割を担うことになる。理由は単に、経験がより豊富であることと、目の前のタスクを遂行する方法に、より精通している可能性が高いことだ」

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