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組織としてのアジリティを高めるには(中)

2021/02/03

Isaac Sacolick InfoWorld

 会社のタウンホールミーティングで、アジリティを高める必要性をトップが訴えたとしても、上からの押し付けでは実現できない。最高情報責任者(CIO)やITリーダーは、アジャイルの方法論のスタンダードだと称するプラクティス、指標、責務を示して標準化を図ろうとするかもしれないが、アジャイルの文化や考え方を強制的に取り入れさせることは不可能だ。

前回から続く)

DataOpsとデータガバナンスで機械学習を加速

Credit: Benjamin Nelan

 スパイダーマンに出てくる「大いなる力には大いなる責任が伴う」という言葉は、筆者のお気に入りだ。企業各社は、データサイエンティスト、データ視覚化のエキスパート、シチズンデータアナリストの活躍を促して、意思決定の支えとなるインサイトを継続的に獲得したいと考えている。しかし、こうした力を手にするためには、データ、アナリティクス、機械学習の担当チームが、プロアクティブなデータガバナンスやDataOpsのプラクティスを取り入れ、組織のデータの品質、セキュリティ、プライバシー、マスターデータ管理、データ統合の要件に対処する必要がある。

 分析チームは、俊敏性を高め、結果を頻繁に提供し、分析に使用するデータセットを増やそうと取り組む。一方、データチームは、コンプライアンス要件や、ビジネスニーズの変化に基づいて、土台となるデータ処理基盤を強化する必要がある。

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