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ガートナー、「データとアナリティクスの取り組みを推進するために重視すべき12の役割」を発表

2020/09/24 15:00

通知

　ガートナーは、デジタル・ビジネスの実現に必須のデータとアナリティクスを推進するために重視すべき12の役割を発表した。

　同社が2019年9～11月に世界で実施した第5回最高データ責任者（CDO）調査の結果、データ／アナリティクス・チームの成功を阻む障壁の上位4つは、いずれも人的要素（組織文化、リソース・資金、データ・リテラシー、スキル／スタッフ）に関係していることが明らかとなった。

　一方、同社が2019年に実施したCEO／上級経営陣向け調査では、「育成または改善が最も必要な組織的能力」として「タレント・マネジメント」（1位）、「テクノロジ・マネジメント」（2位）に続いて、「データ中心主義」が3位にランクインしている。このことから、効果的なデータ・ドリブンの意思決定を強化するために、CEOは企業全体のデータ・リテラシーの向上に注力していることがわかる。

　また同社は、データ／アナリティクス・リーダーが、以下の12の役割を今すぐ検討する必要があると提言した。

サポートに関する役割

　1.CDO

　組織を代表して、データの品質、信頼性、アクセスを向上させ、組織のデータ資産と外部のデータ・エコシステムから価値を生み出す責任を担う上級経営幹部。データを活用することで価値をもたらし、アナリティクスと企業情報ポリシーによってあらゆる形態のビジネス成果を実現する。

　2.データ／アナリティクス・マネージャー

　データとアナリティクスのセンター・オブ・エクセレンス（COE、横断型の専門組織などを指す）を管理する責任を担う。データとアナリティクスの連携を、組織横断的にサポートするほか、ビジネス目標に対するデータ／アナリティクスの貢献度を監視し、追跡する。

　3.情報アーキテクト／データ・アーキテクト

　ビジネス情報の影響力を高める役割を担う。情報資産によってどのようなビジネス成果が得られるかを見極め、定義し、分析することで、全社で共有すべきビジネス情報の一貫性を保ちながら提言する。

　4.アナリスト

　領域の専門家として、または領域の専門家と密接に連携して、ビジネスの現状をデータに基づき分析する。データとアナリティクスの活用事例により、様々なタイプのアナリストが、企業内のあらゆる組織に存在し得る。

　5.プロジェクト・マネージャー

　ポートフォリオ内のすべてのプロジェクトを成功させる責任を担う。ビジネス上の優先課題に合わせて、期限内、予算内、範囲内ですべてのプロジェクトの計画、実施、連携を行う。

　6.チェンジ・マネージャー

　組織的成果とビジネス成果を確実に達成する戦略を策定し、その戦略において、データとアナリティクスを用いた新しい仕事の進め方を従業員に周知する。

データに関する役割

　7.データ・エンジニア

　様々なデータ利用者（データ・サイエンティスト、データ／ビジネス・アナリスト、ビジネス部門ユーザーなど）が適切なデータにアクセスして利用できるように支援する。主に、データとアナリティクスの主要なユースケースをサポートするデータ・パイプラインの構築、管理、運用に責任を負うほか、データ・ガバナンスとデータ・セキュリティの要件への準拠も請け負う。

　8.リード情報スチュワード

　組織全体の散在する情報管理に、一貫性を保ち、目的を遂行できるようにするために、情報の活動の方法や、その内容を同僚や情報ガバナンス委員会に報告する際の基準を確立する。

　9.MDMマネージャー

　組織やビジネスに関して、マスタ・データ管理（MDM）プログラムに影響を及ぼすような方針変更があった場合、中央チームによって、あるいはビジネス部門／機能領域／地域内で、評価および対処されるよう取り組む。また、IT部門と連携して、アーキテクチャ、データ・モデリング、統合、アプリケーション開発、データ品質テクノロジ、システム管理、セキュリティ、レポート作成に取り組む。

アナリティクスに関する役割

　10.アナリティクスとビジネス・インテリジェンス（BI）の開発者

　レポート／ダッシュボード／インタラクティブ・ビジュアライゼーションを開発し、データウェアハウス／データ統合／データ・モデリングを利用してビジネス上の意思決定をサポートする。アナリティクス／BI機能の構築に加え、高品質のアナリティクス・ソリューションとBIレポートの配信およびデリバリを確実に実施する役割を担う。

　11.データ・サイエンティスト

　定量分析（統計学、アルゴリズム、マイニング）や可視化の手法を用いて、複雑なビジネス問題をモデリングし、ビジネスに関する洞察を見いだす責任を担う。

　12.AI／ML開発者

　機械学習（ML）や、（自然言語処理、画像認識、最適化など）各種の人工知能（AI）機能を用いて、アプリケーションを全般的に改良する責任を担う。AI／ML開発者には、AIモデルの組み込み、統合、本番環境への反映を行えることが求められる。