製品データ操作（デジタル構築三部作のデータ操作）

デジタル構築の三部作: データ操作

多くのインターネット企業がデジタル構築を行っていますが、デジタル構築への道は想像するほど簡単ではなく、その過程で多くの問題や困難に直面することがよくあります。本稿では、インターネット業界におけるデジタル構築の共通する困難を踏まえ、データ運用の観点からデジタル構築の経験をまとめます。見てみましょう。

インターネット業界では10年以上にわたってデータ応用を実践してきました。レポート開発、データ分析、データ製品分野での専任職の設置から、データマイニング、データ運用、データミドルプラットフォーム、データ運用製品の統合と細分化まで、業界ではデータ資産の価値が認識され、この認識は他の業界にも波及しています。 「+」インターネットと「インターネット+」という時代遅れの概念はまだ模索中であり、「デジタル構築」という新しい概念がすでにトレンドをリードしています。国民の期待はもはや特定の産業や分野に限定されず、国全体の産業の転換と高度化を促進するものと期待され、かつてないほど高まっている。

しかし、振り返ってインターネット業界に焦点を当ててみると、データの役割は期待したほど印象的ではないことがわかります。多くの企業はデータ応用の実践に失敗しています。

本連載では、インターネット業界のデジタル構築における共通の難しさを踏まえ、データ運用、データ製品、運用管理の3つの記事でインターネット業界のデジタル構築の経験概要を体系的に解説します。

以下は[データ操作]の内容です。

同社がデータ運用チームに期待するのは、データに基づいた洗練された運用をビジネスが実現できるよう支援すること、そしてデータから運用方法を発見することです。分解すると、大まかに次の 3 つの側面にまとめることができます。

1. リスクと機会を示すために事業運営データを監視します。
2. 企業の経営に介入し、企業が洗練された運営を実現できるよう支援します。
3. 機会と新しいトレンドを捉えるための戦略分析レポートを発行します。

しかし、実際の効果は満足のいくものではないことがよくあります。1. 実行可能であり、厳密なデータ ロジックを十分に活用してさまざまな次元のデータ統計を処理し、完全なデータ分析方法論を形成できます。しかし、それらは類似したものに縮小され、ビジネスの異常に遭遇したときに原因を見つけたり、効果的な解決策を提案したりすることが困難です。 2. データ担当者は業界の素人であることが多く、洗練された運用方法を提案したり、運用を理解していない熟練者を指導したりすることができません。 3. 戦略と機会は、井戸の中の月や鏡の中の花のようなもので、触れることができそうに思えますが、理論は理論であり、実践は別の問題です。

データ担当者の強みは論理的分析にありますが、論理的分析はビジネス実体には適用できません。主な理由は、データ担当者がビジネスを理解しておらず、ビジネスを理解してビジネスのトレンドを継続的に追跡する方法がないことです。

1. データ担当者は日々データ作業に追われており、ビジネスに深く関与する時間がありません。
2. データ人事部門は業務部門から独立しており、業務に参加する手段がありません。

ビジネスを理解できるかどうかは、データ運用チームの生命線です。

基本原則: 入力情報は処理されて出力情報を形成します。データ担当者は、実際には専門知識を通じて情報を処理する主体です。したがって、データ担当者に高品質の出力を提供させたい場合は、完全な情報入力が必要です。データ情報だけが入力されると、データ担当者はデータに刻み込むことしかできず、データ担当者はデータスキルしか使用できず、最終的にはいとこ同士になってしまうことがよくあります。

データがビジネス情報とデータ情報である場合、データ担当者はこれらの情報を照合、統合し、論理的に推論して、ビジネス理解に基づいたデータ分析レポートを作成できます。優秀なデータ人材は、ビジネス情報をインプットすることで継続的にビジネス理解を深め、戦略的な人材になることができます。データ情報だけを持つ運用チームと、ビジネス情報とデータ情報の両方を持つ運用チームのどちらが、データ担当者の価値をより引き出すことができるでしょうか?この気持ちを理解できるのはデータ担当者自身だけです。

データ情報を処理する能力はデータ担当者にとって必須のスキルであり、ビジネス情報とデータ情報を統合する能力はデータ担当者にとってのボーナス スキルです。ビジネスビジョンに関しては、データチームの中核メンバーがそれを持ち、データチームが長期的に活動できるようにしたいと考えています。

データ処理能力は、データ運用チームに必要な能力です。しかし、業務情報がデータ運用チームにスムーズに流れるかどうかは、企業レベルで検討する必要がある問題です。これには、組織構造を通じてデータ チームとビジネス チーム間の協力関係を確立する必要があります。

データ運用チームは通常、ビジネス部門と並行して運営され、運用リーダーに報告します。データ運用チームと事業部門は協力関係にあり、各データ担当者は特定の事業グループに所属しています。

これは一般的には正しいのですが、効果がないことが多いです。運用管理部門がデータ運用グループをどの程度重視するかによって異なります。これを真剣に取り組めば、データ運用グループは多くのビジネスに参画し、自然と多くのビジネス情報を取得することになります。しかし、真剣に取り組まなかった場合、あるいは運用管理部門のリーダーやデータ運用グループのリーダーが業務情報を取得する意識を持っていなかった場合、データ運用グループがその役割を果たすことは困難になります。この組織構造設計の最大の問題は、人的要因に過度に依存し、不安定であることです。

では、どのような組織構造が安定しているのでしょうか?答えは、ビジネスプロセスに基づいた組織構造です。

上記の組織構造は人の主体的な取り組みに依存していますが、次の組織構造は物の管理に基づいています。その中核となる変化は、データ運用グループを運用支援部門から経営管理部門へと変革することであり、管理する事項は当然データ属性を持つことになります。

たとえば、プラットフォーム管理では、プラットフォームのトラフィック分布を監視し、プラットフォームの運用戦略を策定する必要があり、プラットフォームの運用戦略は、各ビジネス グループに割り当てることができるプラットフォーム リソースに直接関係します。このように、運用管理部門の全体戦略と業務グループの具体的な実行結果がプラットフォーム管理を通じて連携され、業務情報やデータ情報もデータ運用グループに入力されます。 「モノ」をベースとした組織構造は安定性が強く、蓄積された経験が事業成長の糧となる可能性があります。

誰もが理解しているデータ運用グループの担当者はデータアナリストであるのに対し、ここで定義するデータ運用グループにはより多くの業務運用属性があるため、このデータ運用グループは実際のデータ運用グループではないと言う人もいるかもしれません。

そうです、データ運用チームがテーブルと同じメンバーでなければならないと規定している人は誰もいません。デジタル構築の思考力とデータ能力を持つ人なら誰でも、ビジネスオペレーション担当者であっても、データオペレーションチームのメンバーになることができます。運用チームのデジタル機能の向上とデータ運用部門の設立は、デジタル構築の 2 つのレベルの考え方を反映しています。明らかに後者は時代遅れであり、実行不可能であることが繰り返し証明されていますが、それでも試行錯誤を続けている企業がまだ存在します。

デジタル部門だけがビジネスの最適化と変革の主役になることはできません。デジタル部門を通じて中核となる経営管理部門を動員し、参加させる必要があります。デジタル業務の職の不足は、多くの企業が認識していない問題です。

最適化された組織構造に基づき、データ運用チーム（またはデジタル運用チーム）の主な業務はコアビジネスプロセスに重点が置かれ、コアビジネスプロセスを通じて各最前線の業務部門に届くことがわかります。また、基幹業務プロセスを通じてデータ情報や業務情報を取得し、処理してプロセス管理の最適化手法を出力し、運用管理部門にフィードバックして実行に出します。これにより、[意思決定-実行-調整]の反復的な管理方法が形成されます。

さらに、デジタル運用では、システムを通じて戦略を実行するために専門的な管理ツールに依存します。そのため、業務管理システムはデータ運用チームの拠点となります。デジタル構築は業務管理システムを通じて実行・表示され、[意思決定-実行-効果-調整-実装]のプロセス管理閉ループを形成し、長期的な運用メカニズムの構築を促進します。

データ製品をビジネス管理システムを通じて接続することも、データ製品チームのジレンマを解決する方法の 1 つです。詳細については、デジタル コンストラクション 3 部作のデータ プロダクトの章で説明します。

業務プロセスと業務システムを基盤とするデータ運用チームは、自らの困難を解決するだけでなく、業務循環の重要な中心となり、経営資源、業務資源、戦略資源を動員してデジタル構築を推進し、デジタル構築の先導者とリーダーになります。

1) データ運用のジレンマ：期待は大きいが、事業展開の足掛かりがつかず、二番手になってしまう。

2) 理由: ビジネスに疎く、ビジネス情報を把握していないのは、米のない料理人のようなものです。

3) 解決策:

1. チームメンバーの能力: データスキル + ビジネス分析;
2. 目標とする成果を達成するためにデータ駆動型の運用のための組織構造を確立する。
3. 業務フロー連携を基盤に、業務部門とデータプロダクト部門が編成され、デジタル構築のリーダーを目指します。

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