データ運用部門（データ管理部門を効率的に構築するには？）

データ管理部門を効率的に設立するにはどうすればよいでしょうか?

データガバナンスの概念が徐々に普及するにつれて、データ管理部門やデータ管理チームの設立に注目する企業が増えています。では、データ管理部門を効率的に設立するにはどうすればよいでしょうか?データ管理を適切に行い、データ管理部門を設立することの価値は何でしょうか?この記事の分解と共有を見てみましょう。

社内に独自のデータ部門を構築する企業が増えており、データ管理部門、データ ガバナンス部門、データ資産部門など、さまざまな名前で呼ばれています。

一方では、データ要素の発展により、企業のリーダーたちはデータの価値をますます重視するようになりました。一方で、データガバナンスの概念は人々の心に深く根付いています。従来は、データは別々の部門で管理されていましたが、現在は統合を重視する考え方のもと、データ部門が誕生しました。

もちろん、現在市場にはさまざまな専門コンサルティング機関があり、組織構造、職務責任など、データ管理組織の構築方法を教えています。そのような組織や部門が設立されたら、その部門を効果的に評価する方法について考えたことがありますか?

部門が適格で成功しているかどうかについては、実際には、事業部門がどれだけ利益を増やしたか、どれだけ収益を増やしたか、どれだけコストを削減したかを参照できます。機能部門は、作業負荷がどれだけ軽減されたか、効率がどれだけ向上したかなどを参照できます。

従来、グループ会社にはいわゆるデータ部門はなかったものの、多数の統計アナリストが存在していたはずです。これらの人々は、会社の収益に基づいたデータの管理と分析に責任を持つ必要があります。収益のレベルはコストと利益に他なりません。

そして、このグループのメンバーは、さまざまな事業部門や子会社に分散される必要があります。例えば、私が原価部門の責任者であれば、常に原価の変動に注意を払う必要があり、データを理解し、どこに問題が発生する可能性があるか、どこに異常があるかを見つけ出す誰かを手配する必要があります。この人物は、もともと「データ管理部」に所属していたわけではなく、どこかの事業部に所属していた可能性や、グループの戦略部、統計部、運用部などに所属していた可能性もあります。

各部門には、何らかのデータ作業を担当する担当者がいる場合があります。では、誰もがデータ担当者を抱えているのに、なぜ「会社の業務改善を支援する」ためにデータ部門が必要だと思いますか?主に以下の考慮事項に基づきます。

グループ事業の拡大に伴いコストが増加し、経営幹部のレベルが追いつかなくなってしまいました。しかし、データはますます重要になってきました。分散管理では管理要件を満たすことができませんでした。私たちは、意思決定の改善を支援するために、より専門的で効率的なデータ部門を活用したいと考えていました。

各部門のデータの水準が一定でないため、社内での賞罰のバランスを取ることや、外部の投資家に事業状況を説明することが困難になっています。企業では、統一された外部キャリバー出力や意思決定データ仕様標準がますます必要になっています。

従来の企業が直面している最大の問題は、データ ソースがランダムであること、安定した信頼性の高いデータ ソースが不足していること、プロセスに多くの手動介入があること、信頼性が低いこと、データ改ざんが頻繁に発生し、企業の意思決定に影響を与えることです。また、それを依頼し、処理する専門の人員や組織はありますか?

データ管理部門は、本質的には、データ作業の調整に精通した部門横断的な組織です。従来、各部門は独自のデータを管理し、互いに干渉することはなく、最終的には上司が苦しむことになります。データを見るとき、各部署が独自のデータを主張し、上司はどのように選択すればよいか分からない。

プロフェッショナルなデータ管理とは、このようなデータ サイロを解体することです。各部門は互いに連携し、補完し合い、孤立を避ける必要があります。

上記のニーズと、デジタル時代のデータに対する専門的要件の高まりを踏まえると、長期的な発展を望む企業は、専用のデータ管理部門を持たないと市場の顧客から信頼されないでしょう。企業に専門的なデータ管理チームがない場合、データのセキュリティ、品質、効率性に疑問が生じます。

効率的かつ効果的なデータ管理組織を構築する方法は、以下の観点から検討できます。

データ管理部門の担当者は、データ管理部門の作業がビジネスと一致していることを確認するために、ビジネス部門の戦略目標と特定のニーズを常に認識しておく必要があります。仕事は前向きであるべきです。

もちろん、積極的かつ前向きであることは良いことですが、考えるべき価値のある質問もあります。これまで、当社はサービス部門として、必要に応じて業務部門に分析や意思決定のためのデータサービスを提供してきました。データを自動的に生成し、分析して、後で決定を下すことができたらどうでしょうか?実際、ビジネス部門にとってそれは良いことではないかもしれませんし、ある程度の抵抗さえあるかもしれません。

以前は、ビジネス部門の誰かが統計を収集し、PPT レポートを作成していました。これで、データ管理部門は自動的に数字を生成できるようになりました。事業部がどう感じているかはご想像の通りです。

データ管理部門の役割と責任を明確に定義する明確な組織構造を設計します。部門に適切なスキルと専門知識を備えたスタッフが配置されていることを確認します。企業のデータ関連のシステムとプロセスの構築を支援するために、専門的なデータ ガバナンスの専門家を採用します。

たとえば、データ管理ポリシーと手順を策定します。データの品質とセキュリティを確保するために、データの収集、保存、処理、共有を含む明確なデータ管理ポリシーと手順を策定します。

データ管理プロセスを継続的に監視および改善し、フィードバックと学んだ教訓に基づいて調整を行い、部門の効率性と俊敏性を維持します。

業務部門と緊密な連携を確立し、実際のビジネス意思決定プロセスに参加し、ニーズ、意思決定方法、使用方法など、企業管理の全プロセスを理解し、高品質の多次元データサポートを提供します。

チームが最新のデータ管理スキルと知識を身に付けられるよう、トレーニングおよび開発プログラムを提供します。データ文化を推進し、組織全体でデータ文化を促進して、すべての部門がデータの重要性を理解し、データを効果的に活用して意思決定できるようにします。企業のビジネス プロセスにおけるデータ思考を継続的に改善し、日常業務におけるデータ リテラシーを強化します。

データ マネージャーとして、常に最新のデータ テクノロジーを学習し、高度な技術ツールを理解し、それらを企業のニーズに合わせて「調整」し、データ刺激、データ ストレージ、データ処理、データ視覚化など、企業のデータ管理機能を継続的に更新する必要があります。さらに、社内にデータ管理の専門家がいない場合は、市場で積極的にプロのデータ タレントを探して雇用し、会社にアドバイスを提供する必要があります。これにより、半分の労力で 2 倍の結果を達成できます。

現在、ほとんどの伝統的な企業のデータ管理部門は社内サービス部門であり、その主なサービス対象は企業内の従業員であるため、直接的に収益価値を生み出すことはほとんどありません。したがって、データ管理部門のビジネスへの貢献を簡素化するために、データ管理部門向けに適切な合理的な評価指標とレポートを策定する必要があります。これには、コスト削減、時間の節約、効率性の向上、価値の創出などの側面が含まれます。

また、この部門がコストセンターから利益センターに転換する機会があるかどうかについても考える必要があります。外部データ資産取引が活発化している中、データ管理部門が何らかの取引価値を生み出せるかどうか、さらには収益性の高い事業部門になれるかどうかも、この部門を構築するときに検討する価値があります。

つまり、データ管理部門が提出した建設的な提案の多くは、新しい組織上の役職の追加、新しい人員の追加、企業の長年の運用作業習慣への影響、そしてさまざまなデータ ガバナンスの面倒で疲れるタスクが山積みになっているなどの問題を含んでいます。これらはそれ自体がマイナスの支出であり、効率は向上せず、代わりに作業量が大幅に増加します。

現時点では、データ管理部門の担当者として、私たちのサービスは、コアビジネス目標から始めて、データテクノロジーと方法を使用してプロセスを最適化し、効率性を向上させることで、より専門的かつ忍耐強くなる必要があります。

ビジネスを出発点とするということは、ビジネスに全面的に耳を傾け、ビジネスにご機嫌取りし、自分自身のデータ専門知識を失うことを意味するものではありません。このような場合、慣性的なビジネス思考によれば、ビジネス運営は必然的に改善されずに停滞し、最終的にはビジネス側から「すべてのアイデアは私が提供したものなのに、何の役に立つのか」というコメントが返ってくることになります。

データ管理部門はデジタル時代の新しいタイプの企業管理組織といえ、新しい時代のデータ思考を学ぶ必要があります。各企業の相対的な権利、責任、位置づけについては、さらに調査し、明確にする必要がありますが、データの重要性は疑う余地がありません。

データ管理部門の中心的な仕事は、データの価値を最大化することです。企業自体がデータ管理部門の構築を非常に重視し、企業に価値を生み出すだけでなく、データリソースを効果的に管理および最適化できるようにする必要があります。確立されたデータ部門が「サービス第一、プロフェッショナリズム第二」で効率的に運営できれば、企業にとって真に実用的な価値を生み出すことができます。

コラムニスト

程雲年、WeChat パブリックアカウント: 老司、『Everyone is a Product Manager』のコラムニスト。インターネット+産業とデジタル変革の実装に重点を置きます。重点分野には、IT データ管理、データ資産、データ アプリケーション、およびエンタープライズ データのベスト ケース プラクティスの共有が含まれます。

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