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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(中)

2017/11/08

John Edwards CIO

 アナリティクスに関する取り組みの先導や調整を組織横断的に行うチームを設ける「センター・オブ・エクセレンス」のモデルは、何年も前から話に上ってはいるものの、ビジネス部門の中にアナリティクスの人材を配置する方法に比べると、ほとんど支持を得ていないとHonaman氏は言う。「従来のIT部門の中では、業務データの統合と管理を行いつつ、ビジネス部門のアナリティクス担当者がそのデータにアクセスできるような、一元的なモデルがあるのが一般的だ」。だが、一部の例外を除くと、この方法は、それぞれのビジネス部門がアナリティクスに対して寄せるピンポイントのニーズとはうまく合わない。

 Magestro氏は、アナリティクスの一元化が特に理にかなっている事例は2つあると話す。1つは、データやスキルの相乗効果がさまざまなビジネス機能に広く及ぶ場合。もう1つは、一元的なチームがもたらす専門的な知見が、成熟途上にあるビジネス機能に恩恵をもたらす可能性がある場合だ。「ビジネス機能のアナリティクスを発展させるうえで、一元的なアナリティクスチームが活性剤となり得るケースを目にしている。その場合、一元的なチームは、例えば機械学習や人工知能など、専門性が高いニーズに最適かもしれない」

リーダーシップを発揮する

 アナリティクスプロジェクトを社内のどこでどのように始めるにせよ、見識のある強力なリーダーシップはすべてのプロジェクトに欠かせない。米オハイオ大学の公共経営修士オンライン講座でリーダーシップとパブリックアフェアーズを専門とするAnirudh Ruhil教授は次のように言う。「優れたリーダーがかじを取ることがポイントだ。また、確固たる実績を数多く重ねてきたチームリーダーが望ましい。究極的にはそのことが優れたアナリストの尺度になる」

翻訳:内山卓則=ニューズフロント

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