データの可観測性が非構造化データをインサイトに変換する方法
公開: 2022-10-28組織は、接続されたデバイス、クラウド ストレージ プラットフォームなどの運用システムから膨大な量のデータを生成します。 このデータは収集されて保存されますが、必ずしも有用な洞察に変換されるとは限りません。
業界調査によると、収集されたデータの 43% は、企業によってほとんど使用されていないままです。 より多くの企業が意思決定と顧客エンゲージメントのためにデータに目を向けるにつれて、使用するデータは、データ ポイントの単純な説明ではなく、貴重な洞察を提供する必要があります。
データの可観測性は、ビジネス リーダーが運用データの基本的な理解を超えて、組織とそのデータ プロセスの真の全体像を実現するのに役立ちます。
データ可観測性とは
データの監視とデータの可観測性は同じ意味で使用されることもありますが、これらの機能は独自のものであり、目的も異なります。 データ監視とは、主要なデータ分析指標を使用したデータ品質の定期的かつ積極的な分析を指します。 このプロセスはまだ積極的ですが、一定の間隔で実行されるため、データの問題がしばらく気付かれないことがあります。
一方、データの可観測性とは、データの健全性とデータの健全性に影響を与えるプロセスを完全に可視化する組織の能力を指します。 オブザーバビリティは、定期的なデータ分析を超えて、継続的かつ自動化された監視を実行してデータの問題をタイムリーに強調し、即時かつ効果的な解決を図ります。
データが効率的な運用とビジネス継続性にとってより不可欠になるにつれて、組織は最も重要なデータセットを可能な限り最良の状態に保つ必要があります。 データの可観測性は、あらゆるビジネスのデータ管理戦略において重要な要素です。 データの可観測性は、企業がデータから有意義な洞察を確実に生成できるようにするのに役立ちます。
組織が現在どのようにデータを使用しているか
答えが必要なもう 1 つの重要な質問は、「なぜ企業はデータの可観測性とデータ品質を気にする必要があるのか?」ということです。 企業が有意義で信頼できる洞察に依存している最も重要なユースケースのいくつかを見てみましょう。
データ主導の意思決定
ビジネス リーダーは、非常に重要な意思決定を定期的に行います。 内部ポリシーの設計から販売およびマーケティング戦略の分析まで、各戦略はビジネスの長期的な成功に影響を与えます。 したがって、ビジネス リーダーが直感や時代遅れの憶測に頼るのではなく、利用可能な最新のデータを使用して十分な情報に基づいた意思決定を行えるようにすることが不可欠です。
ビジネス リーダーにとって、データ主導の意思決定はますます必要とされており、ビジネス データを十分に活用できない経営幹部は、競合他社に取り返しのつかないほどの地位を失う可能性があります。 データに基づく意思決定により、ビジネス リーダーは、市場の状況と内部データをリアルタイムで分析することにより、絶えず進化する市場の状況に合わせて計画と意思決定を行うことができます。
お客様の行動を理解し対応する
市況の変動には多くの原因がありますが、これらの要因のどれも、顧客のニーズや好みの変化ほど重要ではありません。 ビジネス リーダーは、各顧客が購入を決定する方法と、顧客の好みが顧客の行動にどのように影響するかを理解する必要があります。 顧客対応企業は、顧客との対話方法、販売促進における主要な顧客接点の有効性、および顧客満足度に関する情報を常に収集しています。 顧客層が時間の経過とともに進化するにつれて、ビジネスの戦術と運用も進化して、新しい顧客プールのニーズを反映する必要があります。
ソーシャル メディアは顧客の声を簡単に増幅できるため、潜在的な顧客の問題を事前に特定して解決するという企業へのプレッシャーも増大します。 現代の顧客は、パーソナライズされたコミュニケーションやブランドとのやり取りにも慣れています。 これは、信頼できる正確な顧客情報の一貫した流れがなければ達成できません。
急速に進化する市場における機会と課題の特定
競争の激しい市場では、先行者利益は非常に価値があります。 競合他社が利用可能な機会を完全に理解する前であっても、強力な顧客関係を確立し、業界について学び、製品提供を改善する機会を企業に与えることができます。
多くの組織が通常の運用にデータを含めていますが、ほとんどの組織はデータ プロセスの大幅な成熟度を達成できていません。 最近の調査によると、組織のほぼ半数がまだデータ成熟度の第 1 レベルにあり、データ イノベーターと見なされているのはわずか 11% であり、この調査で最も成熟度が高いことがわかりました。
企業は内部データを使用し、それを公開されている業界データと組み合わせて、ビジネス環境内の課題と機会の正確な概要を得ることができます。 このようなデータを定期的に分析することで、ビジネス リーダーは市場機会を迅速かつ効果的に特定して対応することもできます。
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データの可観測性がインサイト生成の鍵となる理由
データの可観測性が洞察生成プロセスとその結果に影響を与える方法はいくつかあります。 それぞれについて簡単に見てみましょう。
信頼性と高品質のデータにより、データの活用に自信が持てます
データは、ビジネスが生成するのに役立つ洞察と同じくらい有用です。 経営幹部がより適切な意思決定を行い、リソースの使用率を改善し、運用コストを削減するのに役立ちます。 これらの利点にもかかわらず、全従業員のほぼ半数が、決定を下す際に本能に従う傾向があることを依然として示しています。 ここには 2 つの主要な要因があります。 データの信頼性とデータ アクセス。
従業員がデータ主導の意思決定を信頼できるようにするには、意思決定に使用される基礎となるデータを信頼する必要があります。 従業員は、組織全体のデータ収集プロセスを理解し、参加する必要があります。
このようにデータの収集と転送に関与することで、従業員は運用情報をどのように使用できるかをより深く理解できるようになり、データの可観測性がデータの品質に与える影響を観察できるようになります。 高品質のデータと適切に定義されたデータ プロセスに一貫してさらされることで、従業員はデータを使用して情報に基づいた意思決定をより頻繁に行うことができます。
データが十分に活用されない 2 つ目の理由は、一貫性のないデータ アクセスです。 企業は、組織全体の従業員がデータをすぐに利用できる場合、データの整合性、正確性、およびセキュリティが損なわれる可能性があることを懸念することがよくあります。
一方、データ アクセスが制限されていると、データ サイロが形成され、意思決定において多くの当て推量が必要になります。 データの可観測性により、ビジネス リーダーは、データの品質と信頼性を高く保ちながら、このアクセス権を従業員に付与できます。
リアルタイムのデータ配信により、データ中心のワークロードの効率が向上します
データの可観測性の主な利点は、ビジネス リーダーが、データ プロセスがビジネスの目標達成にどのように役立つかを正確に把握できることです。 これにより、多くの場合、重要なデータセットがより効率的に収集、共有、整理されます。 運用チームは、このデータを使用して、営業活動、マーケティング戦略、財務予測などに情報を提供できます。
これらのビジネス プロセスは時間に敏感であり、非常に正確なデータの安定した流れに依存しています。 速度と正確性を念頭に置いて構築されたデータ プロセスは、ビジネス チームに重要な洞察をリアルタイムで提供できます。 リアルタイムのデータ配信により、情報は部門間でシームレスに流れることができます。 これにより、運用チームは必要な情報を受け取ることができ、ビジネス リーダーはビジネス オペレーションとパフォーマンスの全体像をリアルタイムで把握できます。
データの問題のタイムリーな特定と修正
データの問題は、長期間チェックしないままにしておくと、非常に混乱を招く可能性があります。 不整合や不正確さなどの重大なデータの問題は、サービス提供の中断につながる可能性があります。
これは、労働時間と生産性の大幅な損失、罰金、評判の低下につながります。 より多くの企業が通常のビジネス活動を行うためにデータに依存するようになるにつれて、データの問題をタイムリーに特定して解決することは、単なる運用上の問題ではなく、実存的な問題になります。
データの可観測性により、ビジネス データの安全性、アクセス性、信頼性を常に維持するプロセスが簡素化されます。
プロセスを自動化して、データの問題が見つかった場合に関連するチームやビジネス リーダーに警告することができます。 最新の AI ベースのデータ管理システムは、データ チームが記録的な速さでデータの問題を解決するのに役立つ推奨事項を提供します。
組織でデータの可観測性を実現するための 4 つのヒント
次は、組織でデータの可観測性を達成および改善する方法を理解するときです。 ここでは、データ インフラストラクチャを最大限に活用するための 4 つのヒントを紹介します。
1. 既存の運用サイロによって生じる情報の盲点に注意する
運用上のサイロは、ほとんどの現代の組織に存在し、ビジネス リーダーが運用の全体像を把握するのを妨げている可能性があります。 組織全体で使用される互換性のないデータ管理システム、一貫性のないデータ管理への参加、およびリソース集約型のデータ管理プロセスにより、部門間の情報サイロが定着する可能性があります。
ますますハイブリッドな作業環境では、これらのギャップを埋めることが、洞察の生成と効果的なデータ管理に不可欠です。
ビジネス リーダーは、組織内の情報の盲点を特定し、効果的なデータ パイプラインを構築し、プロセスを設計して、重要な情報を組織全体で簡単に収集、整理、共有できるようにする必要があります。
これらのデータ プロセスは、技術者以外のスタッフが簡単に理解できるものでなければなりません。 これにより、ビジネス リーダーはデータ管理への参加を促進し、あらゆるレベルの従業員が全体的なデータ分析が提供できる利点を最大限に活用できるようになります。
2. すべてのデータに対して信頼できる唯一の情報源を作成する
企業は、膨大な量のデータを複数のストレージ ソリューションと場所に分散させる傾向があります。 これは、コストを削減するためである可能性があります。または、組織全体で断片化されたデータ管理戦略を示している可能性があります。
多くの場合、データは内部管理されたデータ センター、サード パーティのデータ センター、クラウド リポジトリ、リモート ロケーションなどに保存されます。 この無計画なデータ保存方法は近年大きく変わっておらず、多くの企業は依然としてソリューションを組み合わせて使用しています。
データ ストレージを簡素化し、データの可観測性の強力な基盤を構築する最善の方法は、組織がデータ ウェアハウスを作成して維持することです。
一元化されたデータ ウェアハウスにより、すべての関係者が必要なデータにアクセスできます。許可の手間や IT 部門との面倒な会話は必要ありません。 ログインして、必要なデータをクラウド環境またはオンプレミスのデータ ストレージでダウンロードまたは分析を開始するだけです。
たとえば、マーケティング データを考えてみましょう。 チームは、多くの場合、何十もの異なるプラットフォーム、チャネル、さらには地域にわたって収集された一貫性のないデータを使用します。 信頼性の高いデータ パイプラインに支えられたデータ ウェアハウスは、データを構造化し、組織全体の従業員がデータにアクセスしやすくするのに役立ちます。
ここで、Improvado では、マーケティング チームとセールス チームがデータを調整し、収益チームのパフォーマンスの全体像を構築するのを支援しています。 当社のデータ パイプラインは 300 以上のデータ ソースと統合して、データを抽出し、選択したデータ ウェアハウスにロードします。 さらに、Improvado は、異なるデータを自動的に正規化し、分析チームがデータを結合して統合するのではなく、分析に集中できるようにします。
その結果、チームは手作業でデータを抽出する時間を何百時間も節約し、すべての収益データについて信頼できる唯一の情報源を得ることができます。
3. 自動化されたデータ プロセスを最大限に活用して効率を高める
効果的なデータ管理は、業界や運用データを使用して意思決定を行い、ビジネス戦略を計画し、コストを削減し、効率を向上させたい企業にとって非常に重要です。 ただし、手動プロセスはリソースを大量に消費する可能性があります。
データセットのクリーニング、整理、フォーマット、および修正は、価値の高いタスクからかなりの時間を奪い、人為的ミスによって引き起こされる問題も発生しやすくなります。
データ プロセスは、非効率的で退屈なものである必要はありません。 最新のデータ可観測性ソリューションは、企業が重要だが反復的なタスクを自動化するのに役立ちます。 一連のデータが高品質であると見なされると、データ可観測性プラットフォームは、企業がそのデータの健全性を監視し、問題が発生したときに問題領域を強調するのに役立ちます。
これにより、データ チームはデータ管理プロセスを非常に効率的に行うことができ、ビジネス オペレーションに影響を与えるデータの問題が発生する可能性が低くなります。
4. すべてのデジタル ソリューションが、まとまりのある相互運用可能なスタックとして機能することを確認する
企業は、さまざまな運用部門にわたってデジタル ソリューションを採用および実装してきました。 ただし、この採用は常に十分に計画されていたり、一貫性があるとは限りません。 財務チームや法務チームなど、独立していると見なされているチームは、組織内の他のチームが使用するソリューションと織り交ぜない、高度に専門化されたソフトウェアおよびデータ管理システムを使用している場合があります。
データの可観測性では、ビジネス リーダーは組織のあらゆる部分のデータを 1 か所から見る必要があります。 したがって、さまざまな部門で使用されるすべてのデジタル ソリューションを集中型システムに統合することが重要です。 まとまりがあり相互運用可能なソリューション スタックは、業務の全体像を維持しながら、企業が専門的なソリューションの必要性のバランスを取るのに役立ちます。
現代の企業は、データの収集と分析がもたらす利点をますます認識し始めています。 情報のサイロ化、データ品質の低さ、および一貫性のない洞察の生成により、これらのメリットを最大限に享受できなくなる可能性があります。 データの可観測性は、データが常に利用可能で、洞察の生成に使用するのに十分な信頼性があることを保証することにより、企業がこれらの課題を克服するのに役立ちます。 適切なソリューションは、企業がデータを管理する方法を簡素化し、データ チームを解放して、データをクリーニングする代わりに価値の高いタスクに集中させることができます。
生データを実用的な洞察に変える
データの可観測性は、長期にわたって続くトレンドです。 質の高い洞察に依存するデータ駆動型のチームは、よく考えられたデータ インフラストラクチャの重要性、データ ウェアハウスの利点、およびデータ パイプラインの時間効率を無視することはできません。 データを中心に組織を構築していて、分析の成熟度曲線を進めたい場合は、データのアクセシビリティからやり直してください。
Impprovado は、マーケティングと販売に関するすべての洞察を整理できるデータ ウェアハウスを提供します。 収益データは、何十もの異なるプラットフォームにわたって収集されるため、調整して消化可能なビューに変換するのが最も難しいものの 1 つです。 したがって、すぐに分析できるデータを手元に用意することで、アナリストの生産性が大幅に向上し、新しい収益成長傾向を発見し、情報に基づいた意思決定を行うことが容易になります。
生の収益データからより深い洞察を得るために Improvado がどのように役立つかをご覧ください
