データ基盤構築「”目的と要件定義”を忘れがち！？」

こんにちは。
ワークスアイディの奥西です。

米Microsoftは、WindowsおよびmacOS向けに、
新しい「Microsoft Teams」の一般提供を開始しましたね。
皆さまのお使いのTeamsも新しいバージョンに更新されましたでしょうか。

私が利用しているTeamsも更新前は動作に挙動がありましたが
アップデートして、今は快適に使えています。

Windows上での動作速度とパフォーマンスを向上させるため、
Reactフレームワークで新規に構築しているみたいですね。
色合いまで変わったので、良いアップデートな感じがしています。

さて、本日はデータ基盤の「目的と要件定義」を忘れがち！？についてです。

▼関連記事

データ基盤構築「現状データの調査〜宝探し編〜」
データの中には、ビジネスの競争力を向上させるための重要なヒントが隠されているかもしれません。しかし、本当に役立つ情報なのか、どこにあるのかを知らなければ、価値を活かすことはできないですよね。
 

データの一元化と効果的な活用が求められる中、
データ基盤の構築は不可欠ですよね。

2020年頃からクラウドでデータ活用プロジェクトで基盤作りを支援する
ケースが増えています。

・データ基盤を構築することで、どのようなビジネス上の課題を解決したいのか？

・データを収集・分析することで、どんな解釈が得られるのか？

・分析結果をどのように活用したいのか？

まずは上記の様な質問を「問い」かける必要があります。

実際にデータ基盤構築プロジェクトを推進している中で、
案外見落としがちとなる「目的と要件定義」のステップについて書いてみますね。

1、ビジネス目的の特定

データ分析基盤を構築する背景や、それによって企業が達成しようとする
具体的なビジネス目的を明確にします。

例えば、、、

・市場の動向をリアルタイムで把握し、新製品の開発をサポートするため。

・販売・需要予測の精度向上して、仕入れ時期と数量を最適化することで機会損失を減少。

・顧客情報や購買履歴を一元管理し、パーソナライズされたサービスや商品提供を実現。

つい「データ」「データ」、とデータを分析すれば何かが見えるんじゃないかと思われがちです。

しかし、目的や課題が不明瞭のままデータ分析をしてしまうと、
残念なパターンに遭遇してしまうんですよね。

「レシピのない料理」にならない様に目的を明確にすることで、
はじめて食材を活かすことが出来ますよね。

データを分析する前に、
「目的」「課題」「仮説」を立案することが物凄く重要なポイントです。

つい忘れがちですが、ここを適切に設定できるかどうかが
後のプロジェクトを左右すると言っても過言ではないんです。

2、主要なステークホルダーを認識

ステークホルダーとは、プロジェクトの結果に影響を受ける、
または影響を与える可能性のある個人または組織を指します。

これにはプロジェクトメンバー、上層部、顧客の取引先、エンドユーザーも含めて考える必要があります。

このデータ基盤の主な利用者は誰か！？
また、関連する部門の役割は何なのか！？

ステークホルダーとのミーティングやインタビューを通じて、
部署のニーズや期待を理解することが大事です。

実際にプロジェクトの中で、
デザイン思考の「カスタマージャーニーマップ」を取り入れることもあります。
ユーザーの視点の理解と共感がポイントですね。

デザインシンキングの考え方やツールを使うと、データ基盤構築のステップで、
ステークホルダーのニーズや期待を、より具体的に理解するための手法として取り入れることができます。

3、利用用途の明確化

データ基盤を利用して達成したい目的や、
取り扱うデータをどのような形で活用するのかを具体的に定義する作業を指します。

どのようなデータ分析やレポートが必要か、
予測分析や機械学習を利用するのか、ダッシュボードでの可視化がメインなのかなど、
具体的な利用シナリオをリストアップします。

また、どのような形で分析・活用するのか、
具体的なシナリオやユースケースもリストアップします。

そして、そのシナリオを実現するためには、どのようなデータが必要なのかを特定します。
どこにどんな食材があるのかを、理解しておくと楽ですよね。

さらに、データの種類、量、更新頻度、必要な品質基準などの詳細が含まれてきます。

他にもまだまだ要件定義での段階で、未来を見据えて考えることが多いステップです。

どれだけリアルタイムに近いデータが必要なのか、頻度やタイミング。
システムのスループット、ストレージの容量、セキュリティ、拡張性、パフォーマンス……など
技術的な要件も定義していきます。

まとめ

さて、ここまでざっくりとステップを記載しましたが、
データを分析する前に、やることが結構なボリュームであるんですよね。。。

だからと言って、
あまり突き詰めすぎてしますと、体力消耗してしまうのでお気をつけください。

「誰のどんな課題を解決するのか。」

分析者は、より深い知識だけではなく、観察力や洞察力なども含めて設計していくことですね。

是非、皆さまの会社でも「目的と要件定義」について議論してみてください。

それでは本日も皆さまGOOD　JOB！！

▼こちらもおすすめ

「定型業務」と「非定型業務」は何が違う？切り分けのポイントも解説
定型業務および非定型業務にはどのようなものがあるのか、事例を紹介するとともに、両者を切り分ける際のポイントについて詳しく解説します。