非エンジニアも巻き込み、データに向き合う「DataOps」
DXやデータ活用の本来の姿とは、データ統合基盤整備やダッシュボードを通じて、あらゆる社員がデータを基に定量的に状態を把握し、前を向いて進むこと。吉田氏は「ビジネスや事業へのコミット力を高めること」と言う。
しかし実際に起きていることは、社内に分散しているデータをデータ基盤に統合する時点でハードルが高く、泥沼化してしまう。あるいはダッシュボードで可視化したのはいいがそこで満足してしまい、誰にも見てもらえないダッシュボードが存在するのみ。これでは手段が目的となってしまい、本来望んでいた事業の成長が達成できない。
吉田氏は「本来求められるデータ活用とは、事業やサービスの成長（グロース）を前提としたデータ活用や統合が必要だと考えます。その時にDataOpsという手法が重要になります」と強調する。
ではDataOpsとは何か。DevOpsの“Dev”を“Data”に置き換えたもので、いわば「DevOpsのデータ活用版」。データフローの確立と、日次かつ継続的なデータ利活用を組織全体で協調して進めることで、組織におけるデータ利活用のプロセスを最適化・自動化していく取り組みだ。
語感が似ているように、DevOpsのマインドをかなり継承しているのが特徴だ。例えばアジャイルプロセスの適用、データを利用する社内顧客との統合チーム、作業全てをコードで実装するなど、ソフトウェアエンジニアリングで培ったベストプラクティスを適用したものとなっている。
スリーシェイクではそうした手法だけではなく、概念を拡張して「データの民主化」をテーマに掲げている。継続的デリバリーや継続的データ統合が何のためかと考えると、吉田氏は「データ基盤を管理・構築するエンジニアと、業務に携わる非エンジニア（営業、マーケティング、コーポレートや法務など）が全員同じようにデータと向き合い、同じゴールに向かってプロセスの改善を実施していくことが私たちの考えるDataOpsです」と語る。
繰り返しになるが、重要なことはデータ統合基盤の構築や可視化して「終わり」ではない。例えばダッシュボードが業務で使われないなら、活用されるにはどうしたらいいかを関係者一同で知恵を出し合って改善していく。さらには事業の利益に貢献するための改善へと発展させていく必要がある。
実際のビジネスを考えれば継続的な改善は不可避だ。技術もビジネスも日々変化していく。またビジネスで使うデータは、商品や取引先が増えるなど変化していく。目的自体が変化することもある。絶え間なく改善を繰り返していくには、小さく、低コストで改善を繰り返すことで精度を高めていくことが重要だ。
かつてよく見られたケースでは、大きな基幹システムや高価なBIツールの導入だけで莫大な費用がかかり、数か月単位の時間がかかるプロジェクトになることもあった。ここまでコストや労力をかけて失敗すると、再挑戦が難しくなってしまう。しかし1/10や1/100のコストで導入できれば失敗しても再挑戦がしやすくなる。小さな改善を積み重ねていくことが事業の成長につながる。
またこれまではデータを扱えるのはデータサイエンティストや専門家のみだった。データの民主化を進めていくと、先述したようにあらゆる職務のメンバーが一緒に改善に加わるようになる。「そうなるとデータサイエンティストは支援者や開拓者という位置づけで、フレームワークの横にいるのがベストではないかと考えています」と吉田氏。
