近年、業務のデジタル化やデジタルトランスフォーメーション（DX）を視野に「データ活用」に取り組もうとする企業が増えている。データを経営に資する「資産」として活用するためには、組織の内外に存在するデータを集約し、活用しやすい形で管理する「データマネジメント」が重要になる。しかしながら、実際に組織としてデータマネジメントへ取り組む際には、直面する技術的、組織的な課題も多く、一筋縄ではいかないのが現実だ。
2023年2月9日、AnityA（アニティア）と同社が運営するメディアDarsanaは、「データ人材としてのキャリアを確立し、活躍の幅を広げるために『実務で身につけるべきこと』とは」と題したイベントを開催した。
このイベントの前半では、データマネジメント分野のコンサルタントと、ユーザー企業でデータ活用を推進するリーダーをスピーカーに招き、「データ活用人材」に求められるスキルや経験、「データ活用人材」として成長していくために必要な「学び」、ユーザー企業における実際の「データ活用」に向けた取り組みなど、さまざまな視点で「データ活用人材とは何か」について意見が交わされた。
イベントの後半では、AnityAの代表取締役である中野仁が司会を務め、イベント参加者から寄せられた質問に対し、3人のスピーカーが回答するQAセッションを行った。
本稿では、このQAセッションの内容をダイジェスト形式でレポートする。なお、イベント前半の講演についても、別の記事でレポートしている。Q&Aセッションの内容は、前半の講演を受けてのものになるため、合わせて一読してほしい。
【質問への回答者】
・小川康二氏——データ総研 常務取締役 エグゼクティブシニアコンサルタント
・伊藤洋一氏——データ総研 エグゼクティブシニアコンサルタント
・大山賢治氏——プロテリアル 経営企画本部 データガバナンスグループ グループ長
・中野仁——AnityA 代表取締役（司会）
データ基盤やデータマネジメントの価値をどう伝えたらいいのか
質問：小川氏のプレゼンテーションで、DOA（データ中心アプローチ）の基本的な考え方として「どのような“アウトプット”が求めているかを熟考し、そのために必要な“インプット”を考える」ことが重要であると指摘していたのが興味深かった。しかし、ビジネス環境が変化するスピードに対し、“データ構造”はすぐに変えられるものではない。そのジレンマにどう対処すべきか。
小川氏： セオリーで考えれば、変更がしやすく、部分的な変更が他に与える影響を最小化するために、システムを小さくモジュール化して、疎結合なアーキテクチャに移行していくことが重要だ。また、それに伴って、モジュール間のデータのズレを防ぐためにマスタ統合を進めることもポイントになる。
ただ、現実的には、マスタそのもののズレを直すだけでも、極めて大がかりな作業になるという問題がある。今すぐにはできなくても、その部分に課題感を持ち、マスタ統合を進めていくことが大切だと思う。
質問：「データ基盤」や「データマネジメント」の価値が分からない人に、どう訴求すればいいか頭を悩ませている。訴求ストーリーの構築に苦労をしている。
伊藤氏： コンサルタントとしての立ち位置で言うなら、大まかには「ボトムアップ」と「トップダウン」の2つのアプローチがあると思う。
「ボトムアップ」の場合は、例えば「製造業」なら「在庫管理」のような、目的ベースで業務的な解決策を提案する。ただし、前提としてグローバルコードが存在していないと進めづらいという問題もある。「トップダウン」は、トップに対して「経営資産としての“データ”の重要性」を訴求するやり方で、DXなどに関心がある経営者であれば理解も早い。その場合、「利用されることを前提に、データの品質向上と管理が大切」であることを訴求し、まずはスモールスタートで始めるという方向性がある。
大山氏： ユーザー企業の視点で回答すると、社内の「データ変換で苦労している人に対して、助け船を出す」というところから始めるのが良いのではないかと思う。
各業務の現場には、変換したデータをExcelに取り込み、スクリプトを駆使してデータ活用を行っているような、潜在的なデータ人材がいると思う。そういう人たちに対して、データ基盤を作れば「データの変換作業が不要になる」「今よりも高頻度に最新のデータを活用できるようになる」という形で訴求していくのが、効果的ではないだろうか。そのために、日ごろからアンテナを立てておき、社内のどこに、どんなデータがあると、現場に喜ばれそうかを嗅ぎつける力を鍛えておくことが大切。
小川氏： まず、社内で一番「データ活用したいと思っている人」を探すこと。その人に「業務的に何を達成するか」という、ビジネス視点のストーリーを示す。最初は、お金があまり掛からない範囲で小さく始めて成果を生み、成功体験を積み重ねていくしかない。
あと、「データの価値」を理解できていない人が誰なのかというのも大事かもしれない。経営者でなければ、その人を隔離しておいてもらい、その間に進めてしまうというのもひとつの手だと思う。ただ、それが経営者だとすると、かなり「ヤバイ」状況ではある。
中野氏： この期に及んで「データの価値が分からない」「データを読めない」経営者がいる会社からは、早いうちに転職したほうがいいと思う（笑）。
質問：データマネジメントに取り組みたいと思っているが、DMBOKが扱う範囲が広すぎて、全部をやろうとするとアセスメントだけで疲労困憊してしまう。どうしたらいいか。
伊藤： 結論として、DMBOKをガイドにするのであれば、先に「取り組みの濃淡」を考えるのは当たり前。濃淡を決める際には、ビジネス状況の観察も必要になる。
DMBOKで扱われている領域は広範だが、やるべきこと自体は明確に示されている。自分たちのビジネス状況に合わせて、優先順位を決め、進めるしかない。
中野氏： スモールスタートで、必要なところから少しずつ始め、徐々にやることを増やしていくというのが現実的だろう。そこで成果を生み、価値が認められれば、体制や予算も後からついてくる。
小川氏： われわれも、アセスメントをする時には項目を「削る努力」をしている。組織のデータ活用の成熟度や目的によって、やるべきことや範囲はおのずと決まるので、そこから逆算するようにする。そうしないと、アセスメントに数カ月を費やした揚げ句、結果的に「最初から分かっていた結論」しか出てこないケースも多くなる。
中野氏： プロテリアルでは、データレイク構築とコード統制を進めるにあたって「やるべきことの濃淡」は、どのように決めた？
大山氏： 正直に言えば「濃淡を考える」余裕はなかった。「どこを削るか」ではなく、限られた人数で「何ができるか」という視点で、専門家の助言を得ながら、今、やらなければならない部分にあたりを付けていった。
中野氏： 「濃淡の付けかた」にも経験が必要なことを考えると、これからデータマネジメントを始めようという組織は、コンサルタントやアドバイザリーに入ってもらい、一緒に進めることで得られるメリットが大きいはず。
プロテリアルの事例を聞いていて良いと思ったのは、データの関連性を探る際の「概念データモデル」を、最初はデータ総研に作ってもらい、その後は、自分たちでメンテナンスしているところ。データモデルは、自分たちで作っていかないと、その示す意味が理解できない。この先、制約の中で何を優先的にやっていくかの判断、つまり「濃淡の付け方」をどうするかという判断には、パートナーに伴走してもらいながら蓄積した経験が生かされてくると思う。
データ構造は作ったところがスタート地点、どのように業務の変化に対応すべきか
質問：大山氏の「データは事業の状況を把握するため“三面鏡”」という表現が印象的だった。ただ、データ構造は一回作って終わりというものではなく、業務の変化に合わせて、改善していく必要があると思う。どのような意識で改善に取り組むべきか。
小川氏： 私は「データアーキテクチャ」は事業会社の責任で管理していくべきだと考えている。大事なのは、アーキテクチャを描きながら、次のタイミングで、どのようにデータを配置していくかの戦略を持つこと。もちろん、アーキテクチャ自体も、自社のビジネス環境を見据えて新しいものへと更新していく必要がある。この部分だけは、社外に任せきりにしてはいけない。逆に言えば、それさえできていれば、それ以外の部分については「人任せ」でも何とかなるのではないかと思っている。
伊藤氏： 大山さんがデータレイクを「鏡」に例えたように、「データ」は「業務」の状況を写像する。データ活用に取り組むにあたって、「業務」と「データ」は表裏一体であるということを、いま一度理解してほしい。業務という「ルール」と、結果としての「データ」に強いこだわりを持つことが、データ活用から価値を生みだすために重要な心構えになる。
大山氏： データ活用基盤を作り、運用していくにあたって、「今あるものをメンテナンスしなければいけない」と考えてしまうと、モチベーションも下がるし、実際に大変な業務になる。しかし、例えば「今はできないけれども、こんなデータがあれば競合分析ができるようになる」といった「自分たちがやりたいことをやる」という意識で、主体的に動くようにすれば、データ構造の継続的な改善やデータ品質の維持といった業務も、前向きに進められるように思う。
中野氏： 事業会社には、自分たちのビジネスがある。ビジネスは分解すると「データ」と「プロセス」になるので、その両方に自分たちで責任を持つのは当たり前と言える。その観点で、どこに自分たちのリソースを割くのか、どこをパートナーとの責任分界点とするかといった認識を改めて問い直すことが必要かもしれない。
質問：事業会社だけで、データ総研のようなコンサルタント並みのデータマネジメントを実現していくのは、やはり難しいのか？
小川氏： われわれとしては「そんなこと言わずに、ぜひ声をかけてください」と言いたい（笑）。
われわれ自身も、最初にデータマネジメントを専門にすることを掲げた時以来、DMBOKから多くを学んでいる。ただ、やはりDMBOKは内容が重く、読み解くのが難しい。結果的に、実務の中でお客様と切磋琢磨しながら、今までやってきている。
世の中には、データマネジメントに関する、読みやすい本も増えているが、それを組織で実践していくために重要な神髄の部分、いわば「データマネジメントの心」のようなものは、現場での実践を経験していないと分からないというのが実感だ。
最初のうちは、新しいことを始めるにあたっての「習い事」感覚でも構わないので、伴走者はいたほうが良いように思う。一緒に走り始めてしばらくたてば、自分たちだけでもできるようになるはずだ。
中野氏： 旧来のSIerのビジネスモデルと、近年注目されている「ITの内製化」や「自走」といったユーザー企業の取り組みは根本的に矛盾する。ただ、ユーザー企業が外部のコンサルタントに依頼して、自分たちの取り組みを先生的な立場で指導してもらい、その内容を自分たちで本を読みながら血肉化していくといった取り組みも、既に始まっている。
事業会社は「データマネジメントのレベルを上げたい」と思っているわけではない。ビジネスと経営を強化し、顧客に対する提供価値を最大化するために、データを活用したいと思っている。そう考えると、取り組みの初期に“メソドロジー”があることが重要だと思う。そうしたものを備えている会社に、伴走してもらうのがいいのではないか。
感想：プロテリアルの事例では、事業部門やIT部門から独立した組織として「データガバナンスグループ」を立ち上げたのが面白いと思った。マスタデータ管理の強化や活用が進めやすそうだ。
大山氏： 経営企画は、いずれの事業部門とも微妙に離れた位置にいるからこそ、客観的な視点で多くの部門と平等に付き合えると感じることが多い。
中野氏： 「経営企画」というのは、日本企業に独特な組織で、どちらかというと「他がやらないことを拾う係」になりがち。あと、部門間の戦争を終わらせるためのジョーカー的な役割を担わされることもある。
データガバナンスは、会社全体を貫く取り組みになる。組織とデータのサイロ化を正すためには横断型で取り組まざるを得ず、推進チームには、ある程度の独立性が必要だろう。
大山氏： まさにそのとおりで、自分たちのチームが持つ「いいところ」を前面に出しながら、うまく立ち振る舞うのが重要なのかなと思っている。
中野氏： 「会社の全体像が見渡しやすくなる」という観点でも、事業会社でデータ活用組織を作っていくというのは、良いチャレンジだと思う。交渉が多いタフな仕事になるというのは宿命で、特に部分最適化が強烈に進んだ組織では、消耗が激しいのも事実だが、その消耗も不毛ではなく、後々の力につながるという点で、横断型組織でのデータ活用推進にはメリットがあるだろう。
データ整備やデータ統合の「費用対効果」を、どう説明すればいいのか
質問：プロテリアルでは、情報システム部門が全体のシステムやデータを把握している？
大山氏： どの会社でも同じだと思うが、情報システム部門が強い領域と、強くない領域がある。例えば、コーポレートで管理しているような部分については非常に強いものの、それ以外の部分についてはデータ構造さえ知らないようなことがある。
情報システム部門が強い部分については、存分に力を発揮してもらい、弱いところについては、データガバナンスチームと一緒に勉強していこうというスタンスだ。
質問：データ整備やデータ統合のプロジェクトは「費用対効果」の説明が難しいと感じている。プロテリアルではどのように説明したのか？
大山氏： アプローチにもよるが、我々の場合、最初の頃は意識して、その話題には触れなかった。というのも、設立から1年もしない段階で、むりやり数字をひねりだしても、大してインパクトのある金額にはならないからだ。金銭的なリターンを気にせずに取り組める期間がある程度ないと、芽を摘まれて終わってしまうだろうと考えた。
まず「これをやっておくことが、将来的に意味がある」ことを伝えながら、種を蒔いてスモールスタートで少しずつ育てる。1年くらい経った段階で「やっぱりやっておいてよかったな」と思わせることが必要なのかと思う。
中野氏： プロテリアルの事例もそうだが、まずは具体的に動くもの作ってみせることが重要。そうすると「同じパターンで、別の課題が解決できるかも」という意識が生まれやすくなる。小さく作って、横展開しながら広げるというのがうまいやり方だと思う。
小川氏： プロテリアルに伴走していて「うまい」と思ったのは、3カ月単位で経営に「これが見えるようになりました」と段階的に成果を見せていたこと。経営の立場としては、取り組みの成果が数字として見えることの安心感が大きい。
中野氏： 経営は、そもそも「データマネジメント」や、下処理としての「データクレンジング」などには興味がない。段階的に成果を見せることで、今、見えているものから、どうすればビジネス価値を生みだせるかという点に集中して話ができるようにすることが、社内の意識を変えていくためのコツだと思う。
伊藤氏： 費用対効果の示し方には、いくつかのアプローチがある。例えば、データ総研ではMDM（マスタデータマネジメント）で「間接的に何億円のコストが削減できた」というような具体的な事例を、リスト化して提供できるようにしている。
データ活用の長い旅路を「面白がれる仲間」と一緒に進んで成果を出す
中野氏： 最後に、データ活用のためのキャリア設計を考えている人にメッセージを。
伊藤氏： 今回のプレゼンテーションは、これまでの自分の人生を棚卸しする良い機会になった。自分にとって何が一番大事だったかを改めて考えてみて、根底には、意味にこだわり、みんなに分かりやすいデータの置き場所を考える「モデリング」という手法に感じる「面白さ」があったのだと気付かされた。そこに「喜び」や「面白み」を感じられる人は、データの世界に向いていると思う。
大山氏： 今回、データ総研の支援を受けながらデータ活用を進める中で「面白がる」ことの重要性を実感した。データマネジメントというのは、基本的に「難しい」もの。「難しい」ことに挑むとき、それを「面白がれる」余裕がなければ、本当に業務はつらく大変なものになり、そこから得られるプラスの「効果」を他の人に説明することも難しくなる。
本当にこの領域を「面白がって」取り組んでいるパートナーと一緒にやることで、自分たちも「面白さ」を感じられるのだと知った。今日のイベントでは、データ総研が、心底データを愛し、データマネジメントを面白がっている人たちの集まりだということが分かって、よかったと思う（笑）。
中野氏： 「面白がる」という感覚はたしかに重要であり、先頭に立つリーダーが楽しくなければ、その取り組みはなかなか長続きしない。興味を持てないことをやっていても、スキルは身につかないし、チームの練度も上がらない。その取り組みに「価値」があることを信じ、「面白い」と思っている人たちと一緒にやっていくのが、成果を出すための近道だと思う。
データ人材としてのキャリアを確立し、活躍の幅を広げるために『実務で身につけるべきこと』とは
