成熟度の発展
このレベルでは、データ管理戦略が発展していますが、実践とアーキテクチャはまだ重要なビジネス成果に密接にリンクしていない可能性があります。この成熟度レベルは、実践を確立し、実行し始めたばかりの小規模な組織や企業に一般的に関連しています。
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調査方法論
「データOpsにおける'Ops'を置く: データを運用化するための成功要因」は、組織がデータの成熟度を評価し、進める方法を概説しています。
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目的
組織は、増加する収益、顧客を喜ばせる、運用を拡大しながら、セキュリティと運用のレジリエンス、および規制要件に対する要求の増加を満たすために、ますますデータを活用する新しい方法を模索しています。
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優先事項
これらの高まる要求は、技術、実践、スキルへの投資を増加させる必要があります。IT意思決定者は、いつどこに投資するかを導くために、独自のデータ要件についての洞察が必要です。
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回答者
この報告書は、11か国のデータ、ビジネス、IT分野での1,100人の専門家と幹部を対象とした国際的な調査に基づいています。この調査は、451 Research、S&P Global Market Intelligenceの一部が2023年秋に実施し、BMCが委託しました。データ管理、DataOps、およびデータ駆動ビジネス成果に関連する段階的な多年分析の一環として、調査と報告書は、組織がデータの成熟度を評価し、向上させる方法についての洞察を明らかにします。
データ成熟度
回答者はデータ管理成熟度レベルのいずれかに適合します
データ成熟度
回答者はデータ管理成熟度レベルのいずれかに適合します
成熟度の発展
機能的成熟度
熟練した成熟度
例外的な成熟度
データ管理とDataOpsの実践が成熟した組織は、データ駆動型活動でより大きな成功を報告しています。
リーダーシップの支持、内部スキルの可用性、規制の履歴などの変数は、組織がデータ管理またはDataOpsの成熟度曲線上でどこに位置するかに影響を与え、その実践の改善と最適化をどれほど効果的に追求するかを形成する可能性があります。
データ成熟度の高いDataOps実践を持つ75％の組織には最高データ責任者（CDO）がいますが、成熟度の低い実践を持つ組織では54％です。
例外的なデータ成熟度を持つ組織は、DataOpsを使用したデータ駆動型活動を支援する可能性が高いです。
調査での最も強い相関関係の1つは、組織のDataOps方法論へのアプローチと、組織のデータ管理戦略における相対的成熟度との間にありました。
体系的データ管理
新しい、出現するデータタイプは未だに使用されておらず、管理が不十分です。
組織は、最も馴染みのあるデータを取り込み、配置し、処理する傾向があります。それは、ミッションクリティカルなシステムを最もよくサポートし、流れるものです。これらのシステムは、確立されているか、レガシーである可能性があり、新しいおよび進化するデータタイプからの未開拓の機会を示唆しています。
データ駆動型活動における課題
多層的な課題がデータの流れを妨げることがあります。
高品質のデータを継続的に提供するための組織の努力の中で、人、プロセス、技術の課題が、必要な情報の適切な流れを妨げる可能性があります。
技術の自動化の欠如は依然として課題です。
消費のための高品質データを提供する際に報告された最も重要な技術的課題は、43％の「技術の自動化の欠如」であり、昨年から3％増加しています。
40%
自動化の欠如が挙げられています
2023年の技術的課題として
43%
自動化の欠如が挙げられています
2024年の技術的課題として
データと新興技術
大規模な組織は、新たなトレンドをサポートするためにデータリソースを結集しています。
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データパイプラインとアプリケーションワークフローのオーケストレーションは、成熟した組織にとっても困難なままです。
新しいデータ駆動型技術とトレンドを活用するために、組織は、どこで最も必要とされるデータを提供するために、組織全体のデータの流れを理解する必要がありますが、データパイプラインとアプリケーションワークフローのオーケストレーションは、成熟した組織にとっても困難なままです。
41%の最も成熟した組織がデータパイプラインとアプリケーションワークフローのオーケストレーションに対して「高成熟」と報告しています。
データを活用して競争優位性を得るための戦略の一環として、データの成熟度を評価し、向上させます。
データの成熟度を向上させる