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データ戦略をビジネス目標に合わせる

AWS のお客様は、データプロジェクトと会社の目標の間に整合性がないと、通常、ビジネスにほとんど価値をもたらさない誤用され、過剰に設計されたデータプラットフォームにつながると言います。データアセットの再利用可能性の低さ、データの不整合、データ検出の低さ、長い待機時間、データ品質の低さが一般的な苦情です。

データ戦略の構築でよくある間違いには、技術的なツールや傾向に重点を置きすぎたり、エッジツールを使用したり、ビジネスユーザーに独自の用語を使用するデータを提供したり、主要メトリクスレポートの手動タスクを自動化したり、データ品質の可視性を提供したり、データ探索の自律性をユーザーに与えたりすることで、ビジネス機会を加速する可能性を失ったりすることが含まれます。

データ戦略では、顧客セグメンテーションの改善によるコンバージョン率の向上、パーソナライゼーションによる顧客満足度の向上、リテンションアクションの予測による顧客解約の削減、A/B テストによる新製品と新機能のテストの高速化によるカスタマーエクスペリエンスの向上、ビジネスやブランドへの影響を改善できるその他の戦略など、ビジネス上の問題の解決に焦点を当てる必要があります。

企業はデータガバナンスを過小評価することがよくあります。この分野のほとんどの作業は分析レイヤーにあり、自動化されるプロセスはほとんどありません。これにより、データに関連するビジネスドメインを理解せずに、データを理解し、データコンシューマーに変換する必要があるデータエンジニアリングチームにオーバーヘッドが発生します。データガバナンスは、データ取り込みからデータ消費まで適用されると、データ戦略を強化できます。豊富なデータの標準化、分類、品質をサポートするプロセスにより、ユーザーはデータを簡単に操作し、自動的にデータにアクセスできます。

会社の現在のステージの検出

データ使用量の成熟度の入り口段階からデータ駆動型段階への移行は、実装に時間がかかる可能性のある機能、プロセス、ロールが必要になるため、困難です。次の図は、データ使用量の成熟度のさまざまな段階を示しています。

ステージ 1 (トランザクション）。ステージ 1 では、企業はコアオペレーションに重点を置いています。これらのオペレーションに関するデータは、ビジネスのために財務および運用パフォーマンス指標を測定または使用しないため、活用されません。現在、この段階ではごく少数の企業が見られます。これらの大部分は、ビジネスの初期段階にあるスタートアップ企業です。

ステージ 2 (データによって通知）。ステージ 2 では、企業はデータを使用して、各部門内でサイロ化された方法で分析される運用データ、財務データ、部門データの観点からビジネスヘルスをモニタリングします。この段階にあるほとんどの企業にはオンプレミスの独自のシステムがあり、データの共有は複雑でコストがかかる可能性があります。 

ステージ 2 企業を に移行するには、 AWS 通常、ビジネス領域間でデータを抽出、カタログ化、共有し、高度なインタラクティブ分析の使用を開始する必要があります。

ステージ 3 (データに基づく）。ステージ 3 には、データ使用量を既に最適化している企業が含まれています。これらの企業は、業界に応じてさまざまな方法でデータを使用します。

ただし、ステージ 3 の企業はデータを広範囲に使用していますが、これらのアクションを実行するには手動データ分析が必要です。

現在、ほとんどの企業はステージ 3 にありますが、機械学習 (ML) モデルなどのより高度な手法を使用している企業もあれば、高度な分析を試し始めている企業もあります。

ステージ 4 (データによって駆動）。ステージ 4 の企業は、データに基づいて、多くの場合自動的に意思決定を行っています。ただし、これは難しい場合があります。これには、アプリケーションがデータを使用および対応するためのデータとメカニズムの信頼性が必要です。ステージ 4 では、データをタイムリーに意思決定できるようにする必要があります。  

双方向ドア決定の自動化

可逆 (双方向ドア) の決定は、データ駆動型アクションの候補として最適です。例えば、ある企業が、製品の返品や顧客の苦情の統計的に高い可能性を表す否定的なレビューを受け取った後、製品を隔離 (販売を停止) することを決定する場合があります。隔離は、問題に対処した後に元に戻され、製品を販売に戻すことができます。

不正検出は、双方向のデータ駆動型アクションのもう 1 つの例です。企業は、対処する必要がある誤検出に遭遇した場合でも、顧客とプラットフォームの損失を回避するメカニズムを導入する場合があります。現在のメカニズムの結果を測定し、その有効性を評価することで、改善を導入できます。顧客が誤検出を軽減または検証した後、2 要素認証または同様のプロセスを使用してトランザクションを確認または再試行できます。

ただし、一部のアクションは簡単に元に戻すことができないため、取締役会によるさらなる議論と承認が必要です。これらは一方向ドア決定と呼ばれます。例えば、施設の建設や多額の投資を伴うアクションは、通常、元に戻すのは困難です。これらは、自動データ駆動型アクションには適していません。

データ駆動型アクションは、一定の測定を通じてその影響の可視性について評価する必要があります。これらの測定値は、特徴をロールバックするか、異なる動作をより深く分析するためにチームをテストして関与させるかを決定するのに役立ちます。