ビジネスにおけるデータエクスペリエンスを向上させる方法とは?
今日、多くの企業では、ビジネスプロセスを最適化し、ビジネスオペレーションを向上させると同時に、インサイトを生み出し、十分な情報に基づいた意思決定を行うために、従業員がデータにアクセスすることが求められています。
まず多くの企業では、ダッシュボードや可視化されたレポートという形で、ビジネスユーザーがこの機能を利用できるようにしています。
近年では、自動化されたレポートシステムから、業務の全体像を把握できるリアルタイムダッシュボード、さらには予測分析などのより複雑なソリューションまで、新しいテクノロジーによってデータの活用方法が大きく広がっています。
多くの企業は、収集した膨大なデータから実用的な洞察を導き出し、最終的に組織を変革することを目的に、高度な分析システムを構築し、導入しています。あらゆる規模の企業組織が、よりデータドリブンになるために必要なテクノロジーに多大な投資を行っています。しかし、実際に期待通りの成果が得られているのでしょうか。
実は、高度なデータ分析の利用事例が増えれば増えるほど、それを活用するために必要な費用は増えています。企業は現在、組織で何が起こっているかを理解するために、データ処理や分析のためのさまざまなツールやテクノロジーに投資する必要があります。これらのデータソリューションの多くは、最初に解決するために作成された個々の問題を解決するには良い仕事をしますが、相互接続されたシステムのための他のソリューションと組み合わせることで、必ずしも優れたエンドユーザーエクスペリエンスを提供するわけではありません。
これは、それらのデータおよび分析ソリューションから生成された洞察を直接利用するビジネスユーザーにとって、非常に困難なことです。彼らにとっては、効果的に通信できない新しい製品のコレクションが増えることで、物事がバラバラになり、不可解になるのです。このような統合の欠如は、主要なレポートやダッシュボードの使用を複雑にするだけでなく、不整合やエラーを引き起こし、データに対する信頼性を失わせることにもなりかねません。
テクノロジーとユーザーエクスペリエンスは密接に関係しています
消費者やビジネスユーザーがデータから最大限の価値を引き出せるようにするには、データを扱う際に得たい体験に基づいた、将来戦略を立てることが重要です。
例えば、消費者が日常的に意思決定を行うためのデータを使用するアプリケーションを考えてみましょう。この場合、一般的な消費者/ユーザーはアナリストでなくてもアプリを利用することができ、データの取得、処理、分析方法について気にする必要はありません。
その代わりにこのようなアプリは、人々が見る映画、コーヒーショップ、床屋、食料品店などを選ぶときに正しい選択ができるような、シームレスな体験を提供します。誰も、組織でも、人々にどんなアプリ（例えば、映画のレビューのためのIMDB）を使うように強制してはいけません。彼らは、その情報が自分にとって有用であるからこそ、それを行うのです。
この例が示すように、迅速で快適、かつシームレスな体験が重要であり、それは基礎となる技術だけではありません。平日の夜にどの映画を見るか、どのレストランで食事をするかを決めようとする人は、これを管理するために多くの変数や設定を持つコントロールパネルを必要としないでしょう。
現在のデータ体験があまり快適でないことが多いのは、技術そのものがエンドユーザーが望む体験よりも、データ問題を解決する仕組みの方に業界を追い込んでしまうことが多いからです。これは、イノベーションの性質にも起因しています。
ベンダーは、スタック全体ではなく、特定のビジネス上の問題を解決するために製品を設計します。つまり、単一サイズのソリューション全体ではなく、細部にまで気を配らなければなりません。
このようなツールの顧客として、ビジネスリーダーは、どのようにデータを取得し、使用したいかを考え、ベンダーやテクノロジープロバイダーが適切なユーザーエクスペリエンスを特定できるよう支援する必要があります。
データエクスペリエンスを向上させるためのヒント
- 先ずは、ユーザーにアナリストになるように求めないことです。データと洞察は、新たなタスクを積み重ねるのではなく、人々を助け、彼らの仕事を容易にするものであるべきです。データ分析を自分で行うのではなく、ユーザーが頻繁に使用するシステムやアプリケーションに分析ソリューションを統合することが必要です。
- データサイエンスとビジネスインテリジェンス（BI）は、互いにサポートし合わなければなりません。最新のデータおよび分析ソリューションは、データサイエンスとビジネスレポーティングの間の従来の境界線を曖昧にします。したがって、企業はこれらの機能に、作業上の境界を作らないようにする必要があります。ダッシュボード、詳細な分析、インタラクティブなレポートなどがすべて1つの場所に表示されていれば、人々は1つのアプリから別のアプリに切り替える必要がなく、そのデータを利用する可能性が高くなります。
- ステータスと監査証跡を明確にします。情報の発信元を公に共有することが重要です。誰がこのレポートを作成したのか？ その情報やデータソースはどこから来ているのか？ 明確な信頼性指標を事前に提供することで、ビジネス関係者は数値が正しいか、関連性があるかについて議論するのではなく、データに基づいた意思決定に多くの時間を費やすことが出来ます。
- ビジネスロジックを管理します。ビジネスリーダーも高度なデータソリューションプロバイダーも、同じビジネスロジックを共有することで、エンドユーザーにとってよりスムーズなエクスペリエンスを実現することが出来ます。BIパネルであれ機械学習モデルであれ、基準値の定義は一元化され、データが使用される場所でアクセスできるようにする必要があります。
適切なデータ体験があれば、人々はツールを使いやすくなり、より良い意思決定ができるようになり、データ駆動型アプローチを採用することのメリットをより深く実感できるようになるのです。
With a better data infrastructure and experience in place, business leaders can expect to see more return on the investment they’ve made in various technologies and tools, and ultimately realize the full potential of what data can do within an organization.
If people have the right kind of data experience, they will be more likely to use the tools, and that will help them to make better decisions and start to realize the deeper benefits of adopting a data-driven approach.
