データ文化の定義は組織によって異なります。データ文化とは、組織がデータ中心になることを可能にする、共有された価値観、態度、行動のことです。Databricksでは、洞察の獲得、データ主導の意思決定、ビジネスパフォーマンスの向上、AIの実現を通じてデータ文化を考えています。データ文化を持つことはデータエグゼクティブの間で一般的なトピックになりつつありますが、多くの組織はまだそこに至っていません。
業績を加速する上でデータ中心の文化を持つことの重要性を示す研究は数多くあります。Forrester社は、「意思決定のための洞察力を高めるためにデータを使用している組織は、2桁成長を達成する可能性が約3倍高い」と述べています。同様にMITは、「データ重視の企業文化は、収益の増加、収益性の向上、経営効率の改善につながる」と述べています。
企業はデータ文化の構築が重要だと考えているかもしれませんが、それを成功に導くには多くの課題があります。最も一般的な落とし穴は、1）既存の労働力におけるデータの才能とスキルの不足、2）技術的な状況における絶え間ない急速な変化、3）組織における根本的な働き方の変更要求です。
データカルチャーの取り組みを開始することは、組織にとって困難なことかもしれません。しかし、ここではデータ中心の習慣を改善するために、すべての組織が 取ることができる5つのステップを紹介します。
1. 現在と将来の望ましい状態の評価
データ文化の旅を始める上で重要なのは、組織の現状と目指す方向性を評価することです。リーダーシップ、スキル・人材、コラボレーション、態度、成果の各項目についてデータ＆AIカルチャーの成熟度評価を実施することが、現在の状態を評価する方法です。しかし、強力なデータ・カルチャーを構築するためには、データ・ネイティブへの移行が鍵となります。
2. 組織からの賛同を得る
変革は困難です。継続的に意欲を生み出すような、説得力のある刺激的なビジョンを作成することは、組織をさらに前進させるための重要なステップです。賛同を得るためには、組織の能力と変革への投資意欲を評価する必要があります。重要なのは、組織が変化を推進する能力を持つようにするための「能力」と、適切な利害関係者が関与するようにするための「賛同」の両方を最大化することです。ケイパビリティとバイインの両方が高まれば、チームの奮起につながります。
3. 柔軟性と権限委譲のバランスをとりながら、組織を構築する
賛同に続いて、成功を最大化するような組織図を構築する必要があ ります。組織構造を変えることは常に可能というわけではありませんが、重要なのは、サイロをいかに取り払い、コラボレーションを向上させ、データを製品として考えるかを考えることです。各事業部門に、データを戦略の中心に据えることに全力を尽くしてくれる適切なチャンピオンを見つけることが重要です。もう1つの重要なポイントは、データ・チームのプロダクト・マインドセットです。作成されるインセンティブが互いに協力し、互いの成功をサポートできるようにすることです。
4. 組織全体での能力開発
ユーザが今いる場所で能力を開発することが、成功への近道です。役割ベースの学習、体験学習、コミュニティ学習などを通じて、組織全体が適切なスキルを身につけられるよう、さまざまな手段を検討します。たとえば、部門横断的な作業を行うためのデータ分析や、意思決定をサポートするためのデータ活用などです。
5. データ文化をプログラムとして管理
永続的なデータ文化を持つことは、1回限りの取り組みではありません。継続的かつ進化するプログラムとして設定し、能力の構築、行動の強化、成功の測定をその中核に据える必要があります。重要なマイルストーンと測定基準を早い段階で決定することが、プログラムの成功を左右します。また、プログラムの定期的な点検を行うことで、評価のためのタッチポイントを確保し、変更があれば調整することができます。
データネイティブな組織になることは、ほとんどの組織にとって旅のようなものです。Databricksは、この旅路のパートナーとして、データ文化の成熟度計画の策定、センター・オブ・エクセレンスの確立、継続的な学習プロセスの構築を支援します。Databricks Academyを通じて、ジェネレーティブAIの旅を今すぐ始めましょう。
