強いデータ文化を築くために実践すべき3つのこととは？


率直に言って、社内に永続的なデータ文化を築くことは、一夜にしてできることではありません。どんな技術を導入しても、どんなデータセットを集めても、そう簡単にはいきません。時間が必要です。ポップカルチャーで見られるように、文化を変えるには通常、新しいアイデアやイノベーション（または新しいものとしてパッケージ化された古いアイデア）が必要です。このような変化は通常、データリーダーが推進することになります。なぜなら、データリーダーにはデータ、テクノロジー、組織のすべてにまたがるユニークな視点があるためです。

しかし、このようなリーダーと長く話していると、「文化の変化」がAIの拡大の成功を阻む重要な障壁として浮かび上がってきます。以下の3つは、実践すべき基本的なこととして、さまざまな業界のデータリーダーとの議論から抽出したものです。強力なデータ文化を構築するための組織変革のきっかけとなることを願っています。
![pexels-pixabay-7931.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/c5301363-bcd3-bca4-cad9-9bc21a8321a2.jpeg)

##1. 会社がどのように意思決定をしているのか、何を変える必要があるのかを認識する。
もし10人のデータ担当者が、複雑でホームラン級なユースケースにもかかわらず、実装も利用もされないようなユースケースを5つも作っていたら、誰かがそのプロセスの何かを変えなければならないし、権限も移さなければなりません。組織は、純粋にデータの観点から、表面的な価値と複雑さのトレードオフを理解し、それを乗り越えなくてはなりません。また、同僚がプロセスの変更についてどのように意思決定しているかを観察し、データ文化を全体的に考える必要があります。最終的にデータチームの視点から「モデルを本番稼動させる」ことは、数ヶ月、あるいは数年かかるかもしれない大きな変化のほんの一部に過ぎません。

また、データ担当者というものは、ほとんどの組織にとって、それなりに異文化であり、変化を促進するために外部からやってきていることを認識する必要があります。特に、データとAIの旅を始めたばかりの人々にとっては、共通の言語がほぼないのが実情です。このような共通点を見つける1つの方法は、ビジネス部門が採用をしないであろうムーンショット・プロジェクト（ホームラン級のプロジェクト）に全時間を費やすのを避けることです。必要となる後続のプロセスの変更が大規模なものになってしまうからです。既存の問題に対して少し新しい視点を与えることは、より長期的な変化を生み出すことができます（有名なポップソングのカバーバージョンの例を考えてみてください！）。このような取り組みは平凡だと感じるかもしれませんが、ビジネス部門にとって未知のことではないため、採用されやすいのです。このような小さな変化の積み重ねが、やがて企業文化の変化となり、より野心的な問題への取り組みが求められるようになります。

##2. ビジネス・トランスレーターとデータ・プロダクト・マネージャーを組織に組み込む。
多くのデータリーダー（特にCDO）は、AIを「特別な出来事」ではなく「普及させる」ことを目標に、ビジネスニーズをデータニーズに効果的に変換するために、ビジネス翻訳者を組織に組み込んでいます。Gartner®が「これは、ビジネスに精通したデータサイエンティストやシチズン・データサイエンティスト、分析志向のビジネスパーソン、あるいは分析資産から得られるビジネス最適化の機会に留意するプロセスエンジニア（プロセス設計に注力するプロセスの設計者やビジネスアナリスト）かもしれない」[^1]と述べているように、さまざまなプロファイルがこの条件に当てはまるでしょう。

これらの翻訳者をビジネスの適切なポケットに注入し、データ要件を特定し、データワークストリームを監督し、技術およびビジネスのステークホルダーの仲介者および連絡窓口として機能させることで、組織はデータとAIから真のビジネスニーズをより適切に特定することができるようになるのです。

翻訳者は、データ、レポート、インサイトに関するリクエストを送るサービスデスクをすでに運営しているかもしれません。このような翻訳者に加えて、データプロダクトマネージャーの人気も高まってきています。彼らは、データプロダクトのライフサイクルと開発を理解するための特別なレンズを持った、鋭いデータストーリーテラーです。ビジネスにおける需要を発見し、それをデータチームに反映させる翻訳者に対して、データプロダクトオーナーは、ビジネスチームとデータチームが共同で、より具体的な価値を提供するための責任を負っています。

データプロジェクトやデータプロダクトの価値を適切にビジネスに伝えるためには、このようなアンバサダーがどのような人物であるかを、組織はよく理解する必要があります。そして、データイニシアチブは、たとえ翻訳者がいたとしても、単独で存在することはできないということを覚えておくことが重要です。ビジネス部門がデータチームに要望を送るだけの典型的な関係から脱却するには、両者が異なる考え方を採用する必要があります。そうすれば、時間をかけて文化を良い方向に変え、双方向の架け橋を築くことができます。データプロダクトマネージャーを採用することは、データ文化をカジュアルな関心（「インサイトは労力が少なければ役に立つ」）からプロアクティブな探求（「正しいインサイトを確実に得るために労力を費やす」）へと変える具体的なコミットメントの証である。

##3. モデルより、アイデア出しに集中する
![patrick-perkins-ETRPjvb0KM0-unsplash.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/878e4743-fc87-5e13-8b96-487e0e3c28c9.jpeg)

データ実務家の組織的な役割は、アイデアを生み出し、テストすることです。データチームのメンバーの関心を引きつけ、幸せにするには、新しいことを試す時間を取ることです。とくに、それが流行のものであれば、学習に拍車をかけることになります。しかし、そのすべてがビジネス価値につながるとは限らないし、好意的に受け入れられるとは限らないことを理解することが重要です。ビジネスとデータチームの文化のギャップが大きすぎると、データ担当者は、長期的にはビジネスにとって意味をなさないアイデアの翻訳や再翻訳に多くの時間を費やしてしまうことになりかねません。この文化的な溝が広がりすぎている典型的な兆候は、データチームが初期の実験を「人間らしく」する方法として、プロジェクトや特定のモデルにかわいい名前を付けることです。これは、好奇心旺盛なビジネス部門のステークホルダーの関心を集めることができますが、この表面的な関心にはビジネス価値の欠如が隠されている可能性があります。

データチーム内でアイデアや最終的なモデルを生み出そうとし、注目を集めるためにかわいらしい名前を付けるのではなく、参入障壁は低いが継続するための障壁が高いアイデア工場の条件を整備することです。データチーム内外で、あらゆるところからアイデアを集め、さまざまなプロフィールの人々がそれらのアイデアを試せるようにします。あるアイデアがうまく機能し、ビジネス部門のステークホルダーの共感を得ることができれば、さらなる投資への賛同が自然に得られます。より多くの人々が最初のシードから最終的な収穫までアイデアを持っていくことができれば、それが時間の経過とともにより強力なデータ文化の育成に貢献します。

<br>
<font color="LightSeaGreen">**データ文化の確立をさらに進めるには**</font>
AIプロジェクトからビジネス価値を引き出すことの大部分は、強力なデータ文化（採用、維持、スキルアップを含む）を確立することであり、最終的にはさまざまなプロファイルで構成される関係者たちのために最高のエクスペリエンスを設計することです。こちらの[Eブック(英語)](https://pages.dataiku.com/2021-business-value-guide-ai)より、ベストプラクティスを参照ください。

<br>
<br>
*原文：[3 Practices to Help Build a Strong Data Culture*](https://blog.dataiku.com/data-culture-best-practices)*


[^1]: Gartner - Use 3 MLOps Organizational Practices to Successfully Deliver Machine Learning Results, Shubhangi Vashisth, et al, 2 July 2020. GARTNER is a registered trademark and service mark of Gartner, Inc. and/or its affiliates in the U.S. and internationally and is used herein with permission. All rights reserved.