データとAI活用によってIT部門チームがビジネスカタリストになるには？

[データ民主化](https://blog.dataiku.com/how-it-architects-can-navigate-the-rise-of-data-democratization)における戦略の核心について考えているかもしれません。[データの品質が悪く](https://pages.dataiku.com/data-quality)、その関連性に疑問を感じているかもしれません。一方で、ビジネスの現場において、ステークホルダーが増え、大きな価値を出すためにデータアクセスを求める需要が高くなっているかもしれません。さらに、それを民主化するための取り組みが何かと考えているかもしれません。データ分析とAI民主化のジレンマへようこそ。

このブログ記事では、ITプレイヤーがデータとAIを活用してビジネスのカタリストになるための重要なアドバイスを紹介します。ドメインエキスパートを効果的に強化する戦略や[ガバナンス](https://www.dataiku.com/product/key-capabilities/governance/)の維持について探求し、コラボレーションと知識共有の利点について議論し、[運用化](https://blog.dataiku.com/operationalization-avoid-the-pitfalls)の重要性を強調します。

## アドバイス1: データを制御することをやめて、チームの影響力を高めるためにデータの制約を改善する
長年、企業はデータの中央集権化とデータの完全性に重点を置き、[データ管理](https://blog.dataiku.com/data-management-as-a-team-sport)を究極の目標と考えており、具体的には、信頼性、有効性、一意性などを担保した高品質で且つ要件を満たす信頼できるデータセットを求めることが最優先事項とされてきました。しかし、データを構造化し、信頼性を確保することは素晴らしい目標に一見聞こえますが、このアプローチには限界があります。データ量とデータの種類は増え続け、すぐに情報にアクセスが必要なデータワーカーの数も増えています。これにより、従来の中央集権的なアプローチは実用的ではありません。

組織がデータの整合性を維持することに過度に執着しすぎると、孤立したデータセルが生まれるリスクがあります。逆説的に、データの整合性を優先する努力が、データの効果的な活用を妨げ、目指していた価値を無効にしてしまう可能性があります。
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## アドバイス2: データ共有を優先し、ビジネスのためデータをアンロック（解放)させましょう
トーマス・エジソンの格言「アイデアの価値は、それを使うことにあります」という言葉を忘れてはなりません。これはデータにも当てはまります。データの整合性は依然として重要ですが、データ活用の必要性を蔑ろにしてはいけません。

中央集権化にのみ焦点を当てるのではなく、企業はさまざまな部門や役割でのデータアクセスとデータ活用を優先すべきです。データ共有と協力を重視するより分散化されたアプローチを取り入れることで、組織はビジネスに近づき、データから得られる価値を最大化することができます。さらに、ビジネスエキスパートの独自の専門知識を活かすことでデータを豊かにすることを可能にし、さらにデータを良いものにする機会となります。多様なデータソースへのアクセスを持つデータワーカーを強化し、データ利用の文化を育むことは、貴重な洞察力、情報に基づいた意思決定、革新的なソリューションにつながる可能性があります。

組織化されたデータ共有は、関連データの発見、検索、共有などの課題に直面する企業にとって重要な価値をもたらします。分析プラットフォームの中心に置いた組織化されたデータ共有はその解決策となります。これにより、効率的な共有が促進され、制御が維持され、発見、アクセス、協力のための統合されたプラットフォームが提供されます。その利点には、データ分析の中央集権化、信頼性のあるデータを活用して情報に基づいた意思決定を行うこと、データ製品の簡単な共有と消費が含まれます。

![スクリーンショット 2023-06-16 4.32.29.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/41478b70-9c16-e7e6-b68f-e0ffb875dfed.png)
*[図1：Dataikuプラットフォーム内でのデータ共有の一元化]*

## アドバイス3: データ製品を活用してビジネス価値を構築し始めましょう
データ分析・データ活用を民主化が進むと、ドメインエキスパートのニーズに合わせてアプローチを微調整する必要が出てきます。そこで、Data Product　（データ製品）が登場します。信頼性のあるデータセットからアプリ、予測モデル、分析ダッシュボードまで、データ製品は増え続け、データとAIの高度な知識や専門知識を必要とせず、できるだけ多くの人々のニーズに応えることができます。

例えば、小売チャネルマネージャーの事例を見てみましょう。この人物は、店舗の売上データを分析するだけでなく、店舗の位置や配置を調査して小売流通戦略を最適化したいと考えています。データに詳しくない彼らのチームにとっても簡単に利用できるようにするために、特定のアプリを作成してこれらのデータの洞察を提供したいと思っています。これにより、高度な流通ネットワーク分析を誰もが活用でき、データへのアクセスを制御しながらデータを最大限に活用することができます。 

Dataikuの分布空間フットプリントは、小売りの分析チームがDataikuパワードのウェブアプリを使用して配布ネットワークの空間的なフットプリントを理解するためのプラグアンドプレイのソリューションを提供します。Dataikuアプリケーションを使用してプロジェクトを簡単にカスタマイズし、データフローを必要に応じて調整できるため、分布空間フットプリントは小売企業が配布戦略を強化することができます。

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*[Dataiku分布空間フットプリントデータ製品]*

## アドバイス4: データ製品への信頼を築きし、ドメインエキスパートに所有権を委ねましょう
定義された始まりと終わりを持つプロジェクトとは異なり、データ製品は周期的なものです。そのため、「データ製品」とは所有権、リリース、メンテナンス、および継続的改善の原則など、さまざまな要素を含みます。

データ製品をデータ自体と同じプラットフォームで作業することは、すでに同じ原則と透明性のルールを維持することを意味し、信頼を強化させます。また、作業の重複や別々の場所でのプロセスの繰り返しのリスクを減らします。これにより、時間とリソースを節約するだけでなく、複数の分離したシステムでデータとデータ製品を管理することにより生じる可能性のあるエラーや、不整合の潜在的なリスクも最小限に抑えられます。

さらに、ガバナンスポリシーも同様に適用されます。データ製品ガバナンスの中央集権的なビューだけでなく、データ製品のデプロイメントの全ての段階で検証メカニズムを具現化する能力を持つことは、データ製品へのグローバルな信頼性だけでなく、企業の全体戦略との適合性にも重要です。

この文脈におけるドメインエキスパートの役割は極めて重要です。彼らはデータ製品の所有権を委任されており、そのためにソリューションの現場での関連性を調整することができます。この文脈では、ITもパートナーとして重要な役割を果たします。データ製品の配布を組織化するだけでなく、セキュリティ、透明性、コンプライアンスの要件を満たすことも保証します。

![スクリーンショット 2023-06-16 4.28.22.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/db3edb8d-494e-1dbf-6f76-a140ec72cd54.png)
*[図2：Dataikuのガバナンス機能は、ドメインエキスパートとITが、企業におけるすべてのデータ製品を一元的に管理・運用することを可能にします]*

## 全てのアドバイスをまとめると・・・
データとAIの進化し続ける状況の中で、組織は、ビジネスイノベーションを推進するためにドメインエキスパートに権限を与えることの計り知れない価値を実感しています。

分散型アプローチでレジリエンスを構築するためには、ITが重要な役割を果たします。データの完全性と事業部門による活用のバランスを取ることが、データの真の可能性を引き出し、現代のデータドリブン時代におけるドメインエキスパートによるビジネスの成功を実現するポイントになります。

## さらに先へ向かう： ITリーダー向けの充実したコンテンツ
データアーキテクチャは複雑であり、常に変化しています。組織全体でAIの拡張をサポートするにはどうすればよいのでしょうか。本書では、データ民主化の未来に向けて構築しようとするITチームに向けて、最新のデータスタックからのインスピレーションを含め、3つの重要な推奨事項を示します。詳細は[**こちらのEbook**](https://pages.dataiku.com/modern-data-architecture)からダウンロードいただけます。


**原文はこちら**：*[Empowering Domain Experts Without Losing Control: How IT Can Become a Business Catalyst With Data & AI](https://blog.dataiku.com/how-it-can-become-a-business-catalyst-with-data-ai)*