第2回データの価値調査を発表

デジタルファーストのグローバル経済では、データは至る所に存在し、常に増加しています。企業がデータパイプラインをどのように管理し、データから価値を引き出すかは、ビジネス成果にとってゲームチェンジャーとなる可能性があります。企業がデータをどのように管理しているか、およびそのデータ管理の成熟度がどの程度であるかを調査するために、私たちは再び451 Researchと提携し、11カ国の大規模なグローバル企業からの1,100人のIT、データ、ビジネス専門家を対象に調査を行いました。私たちは、第二回年次報告書「データOpsの成功要因：データの運用化における『Ops』を入れる」が発表されたことを嬉しく思います。報告書はここで入手可能です。

データOpsとデータ成熟度

調査と報告書は、組織とデータチームがデータ管理の成熟度を評価し、進展させる方法に関する洞察を明らかにし、課題を克服し、競争優位のためにデータの使用を改善する方法を示しています。四つの異なる成熟度レベル内での自らの位置を特定することにより、組織はテクノロジーとビジネスの意思決定をより良く行い、データOpsの取り組みを導き、実際のビジネス成果に向けてデータの質を改善することができます。報告書で定義されている四つのレベルは以下の通りです：

• 発展途上の成熟度—データ管理戦略は発展途上ですが、実践とアーキテクチャは重要なビジネス成果と密接にリンクしていない可能性があります。一般的に、小規模な組織や、実践を確立し、運用化し始めたばかりのビジネスに関連しています。
• 機能的成熟度—データ管理戦略はほぼ確立されており、一部の優先度の高い実践とアーキテクチャが重要なビジネス成果にリンクしています。このレベルは成長に焦点を当てており、ビジネスはしばしば実践の拡張に集中しています。
• 熟練した成熟度—戦略は完全に確立されており、ほぼすべての実践とアーキテクチャが重要なビジネス成果にリンクしていますが、認識の高まりと複雑さにより、ビジネスの能力への疑念が生じます。
• 卓越した成熟度—データ管理戦略は常に最適化されており、実践とアーキテクチャが新しい価値のソースを推進しています。この成熟度の「革新段階」では、確立された実践が反復的に改善され、さらなる競争の差別化に使用されます。

データ管理の成熟度について議論するだけでなく、報告書には組織が現在どのように行っているか、また彼らが何に焦点を当てているかに関する重要な発見が含まれています。

新興技術の採用が遅れている

企業がデータを活用して運用を拡大し、ビジネス成果を改善しようと努力する一方で、それらのうちの少数だけが新興データタイプを活用しています。代わりに、ほとんどは最も一般的な（つまり、しばしばレガシーまたは構造化された）データタイプを取り込み、着地させ、処理しています。それは、彼らが生成的人工知能（Gen AI）、FinOps、持続可能性のような重要な取り組みにフィードする可能性のある非伝統的な形式の追加の有用なデータを見逃している可能性があることを意味します。

新興データタイプの全体的な採用率は低いものの、5,000人以上の従業員を持つ大規模な組織は、新しい取り組みのためにそれらを活用することに熱心です。

データOpsとデータ駆動型活動における主な課題

データオーケストレーションがうまく行われていない場合、データは役に立ちません。つまり、データが最も必要とされる場所に届いていない場合、人的、プロセス、技術の多層的な課題がその分配に対して挑戦をもたらす可能性があります。

データ成熟度とデータOps戦略

調査で最も強い相関関係の一つは、組織のデータOps方法論へのアプローチとその相対的なデータ管理の成熟度レベルの間にありました。

データ管理とデータOpsに関するさらに詳しい洞察については、報告書全体をお読みください こちら。組織のデータ成熟度レベルを評価するために、無料の評価を受けることができます こちら。このツールは、データOpsの実践を「卓越した」レベルに進めるために対処すべき領域を特定するのに役立つように設計されています。

これらの投稿は私自身のものであり、BMCの立場、戦略、または意見を必ずしも代表するものではありません。