こんにちは、六本木アナリティクスエンジニアのTaku（@aelabdata ）です。
アナリティクスエンジニアとして、データ設計、データモデリングの考え方を学ぶために、『実践的データ基盤への処方箋～ビジネス価値創出のためのデータ・システム・ヒトのノウハウ～』を再読。
以前は、複雑なデータ基盤をどう構築するかという「システム」の部分に強く惹かれ、そのノウハウに深く感銘を受けました。しかし、今回改めて読み返してみると、驚くほど学びが多かったです。
特に私の心に深く刺さったのは、初回とは異なる「データ」と「ヒト」の部分でした。
これは、私自身のキャリアの変化が大きく影響しています。以前の職場では比較的データが整備された環境で「システム」構築に集中できましたが、今の環境では、まさに「元データがなかなか綺麗にならない」という現実に直面しています。さらに、「データ基盤にフォーカスしているのに、なぜかうまく活用が進まない」という課題感を日々感じているからです。
今回、この本を再読したことで、データ活用の成功には、単に優れた「システム」だけでなく、その基盤を支える「データの質」と、それを使いこなし、価値を生み出す「ヒト」の存在が不可欠であると、深く理解することができました。
本記事では、この『実践的データ基盤への処方箋』から得た、特に「データ」と「ヒト」に焦点を当てた学びと、それが今の私の状況にどう響いたのかを、皆さんと共有したいと思います。
「データ」と「システム」だけでは不十分？ 本書が示す成功の3要素
本書は、データ基盤を構築し、そこから継続的にビジネス価値を創出していくためには、以下の3つの要素が不可欠だと説明されています。
- データ
- システム
- ヒト
それぞれ簡単に見ていきましょう。
まず「データ」の側面では、言わずと知れた「Garbage In Garbage Out」（ゴミを入れたらゴミが出てくる）の原則が強調されています。どんなに高性能な分析ツールがあっても、元となるデータの品質が低ければ、正しいインサイトは得られません。
具体的には、データソースの整備（マスターデータの統一、共通IDの導入、履歴の管理など）や、分析に足る共通指標の定義と管理の重要性が語られています。
次に「システム」の側面。単に最新のツールを導入すればいいというわけではありません。ビジネスの要件に合わせた柔軟なアーキテクチャ設計、そしてその後の運用を見据えた設計が不可欠だと本書は指摘します。データレイクやデータウェアハウスの構築、ETL/ELTパイプラインの整備など、技術的な要素がここに集約されます。
データ活用が進まない組織の多くは、技術的な問題だけでなく、「ヒト」に起因する課題を抱えていると本書は教えてくれます。
- 組織内の「壁」とコミュニケーション不足
- 適切な「役割」と「スキル」の欠如
- データに対する「文化」と「意識」の低さ
データ部門とビジネス部門の間には、しばしば見えない「壁」が存在。この「壁」を乗り越えるために、密なコミュニケーションの重要性を訴えます。データスチュワードやデータアナリストが、まさにこの部門間の橋渡し役となり、共通言語で対話し、データの定義や活用目的を明確に共有。
データエンジニア、アナリティクスエンジニア、データアナリスト、データサイエンティスト、そしてデータスチュワード…。これらそれぞれの役割が明確でなく、また必要なスキルを持つ人材が不足していると、データは活かされません。それぞれの役割が何を期待され、どのように連携すべきかを明確に。
最も根深く、変革が難しいのが、組織の「文化」や「意識」かもしれません。経営層からの強いコミットメントや、データガバナンス体制の確立を通じて、「データを尊重する文化」 を醸成していくことの重要性を説明しています。
データ基盤への処方箋を実践する
本書から、アナリティクスエンジニアとして、実践していくことをまとめます。
- サービスレベルを設定・計測し、改善サイクルにつなげる:
サービスレベルとはサービスの品質水準を表現したものです。サービス品質は大まかに分けると「便利」「安心」の2種類。サービスレベルに過剰な品質目標を設定しないか注意し、 「便利」と「安心」のバランスで設定。 - 生成元のデータソースで品質を担保する仕組みを整える:
入口と出口を洗い出すCRUD表を作成し、データ発生元となるシステムや部署に積極的に働きかけ。 - 「共通指標」は本当に必要とされるものを用意する:
本当にビジネスで必要とされる、限られた共通指標から用意し、実際に活用されながら徐々に増やしていく。これにより、開発リソースの無駄を省き、迅速な価値提供を優先。 - 初期段階では「データウェアハウス層」を作らない:
まず生データをそのまま蓄積するデータレイク層から始め、BIツールなどで直接活用するところからスタートする方が、早期にビジネス価値を創出できる可能性あり。データの活用が進み、ビジネス要件を整理されてからデータウェアハウス層を構築。 - データやツールの棚卸を定期的に行う:
データやツールの「墓場」を作らないために、担当、見直しサイクル、判断基準を明確にして、定期的な棚卸を行う。利用されていないデータセット、古い分析レポート、使われなくなったツールなどを特定し、適切にアーカイブまたは削除することで、データ基盤の健全性を保ち、無駄なコストを削減。 - 「ドキュメント文化」を推進する:
データの定義、出所、変換プロセス、そして分析結果や利用方法などを積極的にドキュメント化し、社内で共有。これにより、属人化を防ぎ、誰もが必要なデータにアクセスし、正しく理解できるように。 - データ関連「役割の明確化」と共有:
組織内で、データエンジニア、アナリティクスエンジニア、データアナリストなどの役割と責任範囲を明確に定義し、社内で共有。それぞれの専門性がどこにあるのかを全員が理解することで、連携をスムーズに。
おわりに
『実践的データ基盤への処方箋』を読み、私はデータ基盤の構築が単なる技術導入ではなく、人々の意識や行動、そして組織文化そのものを変えていく、深く、そして挑戦的な旅路であると改めて実感しました。
「データ」と「システム」という土台を固めることはもちろん重要です。しかし、その上で本当にビジネス価値を生み出し、データドリブンな組織へと変革していくためには、「ヒト」への投資と、組織全体の協力体制が何よりも不可欠です。
もしあなたの組織でデータ活用が進んでいないと感じるなら、一度「ヒト」の側面に目を向けてみてください。そこに、データ基盤成功への、次のヒントが隠されているかもしれません。
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