データを活用したビジネス戦略が重要な要素となっています。そのため、データ活用を効率的なものにするための新しい取り組みが注目を集めています。それが、DataOps（データオプス）です。DataOpsを活用することで、データから企業の成果を出すことが可能になります。本記事では、DataOpsとは何か、データ活用を進めるための方法や実現方法などについて解説します。
DataOpsとは
DataOpsは、Gartner社が最初に定義したデータ手法で「組織全体のデータ管理者とデータ利用者の間における連携と、データフローの統合、自動化に焦点を当てた手法。それらは共同活用によりデータ管理のプラクティス（実践）を指す」とされています。
近年、データの活用はビジネスの成功においてますます重要な要素となってきています。
企業がデータを最大限に活用するためには、ビジネスチームとマネジメントチームが連携して、分析・最適化のための最適なツールや仕組みを検討し、さらにプロセスの自動化・簡素化を図る必要があります。両部門が常に協力し合うことで、企業はデータ活用の成果と効率を最大化することができるのです。端的には社内のデータを統合し、高速、かつスムーズにする取り組みになります。
DataOpsとDevOps
DataOps は、DevOps（デブオプス）という言葉から派生したものです。DataOpsと同様にDevOpsやBizDevOpsという言葉もよく聞かれるようになりました。ではDevOpsとは何かみてみましょう。
DevOpsとは開発チームと運用チームの協業によってビジネス価値を高める手法のことと言われています。DevOpsの考え方は開発サイクルを短縮しようとすることから発展したものであることがわかります。
一般的な開発では、要件定義、設計、実装、リリース、運用のサイクルがあり、配布までに通常1～2年かかるところを、アジャイル開発では、早い段階でモジュールのチェックを行い、要件の変化を受け入れることで、このサイクルを半年程度に短縮しようとするものです。
BizDevOpsとは
BizDevOpsとは開発部門と運用部門、ビジネス部門と顧客（利用者）を加えた概念になり、顧客とビジネス部門・開発部門・運用部門が、より近い距離感で早くコミュニケーションをとり、協調することで迅速にシステムを改善しプロダクトを創出することです。
競争が激化するビジネスシーンにおいて、顧客の要求に迅速に対応し、革新的な製品やサービスを迅速に生み出すことができない企業は、競争を生き抜くことはできません。企業がデジタルトランスフォーメーションのアプローチとしてBizDevOpsの導入を検討しているのは、まさにこのためです。
BizDevOpsは、ビジネスサイド、開発、運用のオペレーションサイドの各チームが統合されたコラボレーション環境を構築します。このデータ主導のプロセスにより、開発時間を効果的に短縮し、コストを削減し、チームは顧客にとって最も価値のある成果物に集中することができるようになります。これにより、顧客体験を向上させるための迅速な市場投入が可能になり、作業のボトルネックが解消され、最終製品を顧客のニーズに合わせることができるようになります。運用面では、BizDevOpsは透明性を高め、標準化を進め、チームが改善につながる有意義な分析やKPIを特定しやすくしています。
その結果、BizDevOpsは合理的なワークフローを実現し、顧客に優れた価値を提供する革新的で問題解決的な文化の醸成を行います。
効果的なデータ運用を実現するための課題
部門と情報を活用しようとする部門との連携が必要でありますが、課題も発生します。
企業におけるデータ活用にまつわる課題を見てみましょう。
ケース①【サイロ化】
データは通常、各部門で異なるデータベースやExcelファイルに分離され、その部門が独自に管理しているケースが多く、このように細分化されたデータは、必要な情報がどこに、どのような形式で保管されているかを判断するために、膨大な労力を必要とします。
ケース②【データの種類】
企業では、文書や数値だけでなく画像、音声、映像など多種多様な情報がさまざまな管理手段で管理されています。データが溢れ、さらに複雑になっています。
ケース③【数値のゆらぎ】
部門間でのデータ管理の手法や切り口が違うと数値結果にゆらぎが生じ正確なデータにならないケースがあります。例として各部門間でのべ数で管理した際に全体との数値に差異が出る場合などです。
ケース④【リソース】
必要なデータをさまざまな箇所から抽出するのに時間を要する。つまり準備に時間がかかりすぎてしまい、肝心のデータ分析から改善にリソースが使えないケースです。
上記のようにデータサイエンスと分析への多大な投資にもかかわらず、生産性を改善できない課題が存在しています。課題や障壁を解消し、統一性があり、生産性が高いDataOpsを実現するには、あらかじめ理想となる形を想定しておくことが重要です。
DataOpsを展開するための戦略
DataOpsは、人材、方法論、ツールの融合が重要になります。
DataOpsを実践する際の18のマニフェスト
DataOpsを実践する際の18の原則をまとめた「DataOpsマニフェスト（2017 DataKitchen社）」が公開されています。
参考：組織、ツール、および業界全体のデータを直接取り扱った経験を通じて、当社は、DataOpsと呼ばれる分析を開発および提供するためのより優れた方法を発見しました。
続いて、DataOpsを組織全体に展開する手順について説明します。
ビジネス戦略にマッチしたデータ管理
ビジネス戦略とデータをリンクしたプロジェクト計画の立案を行います。横断的に進める必要はありますが、いきなり大きなプロジェクトにするとスタックする可能性があるので、小規模なものから着手しましょう。
ゴールの設定
BIやSaaSツール、RPA、AI、パッケージシステムの導入による自動化は、データ管理が行いやすく、かつ自動化を目指せます。それらをうまく活用することで得られる改善目標を立てましょう。ゴールは自動化することで削減できる手作業に着目し、削減できる工数、かけられる予算、ゴールの設定を行います。
プロジェクトチーム発足
複数の部門からDataOps担当者を選定しましょう。部門間のサイロを排除し、横断的なチームが集まってプロジェクトを結束し、展開できるようにすることが重要です。
データの品質の確保
情報源やデータの正確さなど、データの品質について慎重に検討する必要があります。
データの品質が確保できなければ、データ分析の結果は信頼性の低いものになってしまいます。ビジネスサイドと連携し、データの品質の確保、ブラッシュアップに努めましょう。
まとめ
DataOpsの活用は、企業の収益性を高める可能性があり、データ分析から最大限の価値を引き出したい企業にとって必要不可欠な要素になります。分析結果を組織の意思決定に役立てるためには、リソースを最適かつ効率的に活用することに焦点を当て、人、プロセス、テクノロジーを融合させた分析システムを構築することが重要です。
特にBIやSaaSツール、RPA、AI、パッケージシステムの導入による自動化は、見える化に繋がり、戦略立案、データ分析に活用できるのでビジネスの意思決定に大きく貢献できるでしょう。
DataOpsに興味のある事業者様、もっと深く学びたい事業者様、既に取り組んでおり、さらなる効率化を目指している事業者様は株式会社アウトソーシングテクノロジーにお気軽にご相談ください。
