海外のDX事情

今回は出張先から書いています。今年に入ってから既に4回の出張になりますが、ほとんどがHoustonとLondonでのカンファレンス、打合せ、ワークショップでした。どこに行っても共通なのは、「如何に業務をDigitalizeするか」に焦点が当たっています。

もちろん現状の業務のDigitalizeという「いわゆるIT化」ではなく、業務とIT技術を同時に刷新する方法が模索されています。

宿泊中のホテルからSt. Paul寺院を見る
Ludgate Hill通りの西

違う言い方をすれば、今までは技術的に難しいという「思い込み」のせいで、「そんなことできるはずがない」とか「いくらかかるんだ!」という箍(たが)が嵌(はめ)められていました。 多くのことがただの思い込みだったのですが、逆にそれは「如何に業務を改善しないか」という理由付けに使われてきたのではと思います。

Londonで行われたAWP(Advanced Work Package)カンファレンスでの筆者の発表風景

先月Londonで開催された建設関連カンファレンスにて、トヨタ生産システム(TPS)と建設業のデジタル化がどのように関係するかの発表を行いました。ご存じのようにTPSが稼働し始めた時代ではPCもインターネットもありません。そんな中で車の生産業務を劇的に改善する方法を思いつき実行したことには驚く他ありません。

TPSは「無理・無駄・ムラ」を徹底的に排除することにより「Lean(余計なものは一切ない)」というコンセプトを実現しています。しかもIT技術やコンピュータではなくカンバンを使えばよかったのです。

ところがこんなにIT技術が進んだ時代でも建設業務が生み出す?無理・無駄・ムラが如何に多いのか。これらを徹底的に剃り落とすことで、なんと40%以上のコスト削減になることが統計上わかってきています。SDGs的に言えば、これらの無駄はCO2になり環境負荷になります。

ところで、IT以前であるTPSと、IT後であるDXとの共通点は何でしょうか。それはデータです。またデータを処理した結果を業務にすぐに反映するプロシージャです。それがITやデータベースを使って行われようと、カンバンと人の手で行われようと、目的である業務改革は達成されるのです。

最近までDXにはデータが不可欠であるという当たり前のことがあまり議論されてきていませんでした。私もエンジニアリングや建設業務の変革を目指す国際カンファレンスに多く出席していますが、特にこの2年間というもの、データマネジメントやデータ品質、そしてアーキテクチャの重要性を繰り返し業界にアピールしてきました。

この辺、実は日本も海外も同じです。違うと言えば、(西洋では)一度重要性に気付くと、その分野を追及し実現するのが早いということでしょうか。DAMAを含め様々な団体がデータに注目した知識を発表しており、当然ながら文献のほとんどは英語で書かれています。データ関連の専門家に頼むときも言語の壁がありません。

一方で日本には何十年も前から知恵を使い工夫を凝らして様々な製品や芸術を生み出してきています。決して日本が不利だとか言うつもりもなく、英語ができないからという「言い訳」を受け入れてしまったら、せっかく我々日本人が持っている才能が無駄になってしまいますね。

ADMC2021”DX推進のためのデータストラテジーとガバナンス”のご紹介

11月16日に、DAMAの日本支部主催でデータマネジメントのカンファレンス、Asian Data Management Conference 2021(以下、ADMC2021)が開催されます。
今回のブログでは、ADMC2021の概要を紹介し、データストラテジー(以下、データ戦略)とデータガバナンスがなぜDX推進に必要なのかについて、私見ですがまとめます。

Asian Data Management Conference 2021とは

ADMCは、データマネジメントの普及活動のために、2010年から毎年開催されており、今年で11回目を数えます。  
毎年、DAMA海外支部メンバによる先進事例やノウハウの共有と、国内企業の最新の取り組みを紹介しており、今年は次の内容で11月16日にオンラインで開催されます。

【テーマ】 最新事例に学ぶ DX推進のためのデータストラテジーとガバナンス  
【日時】  2021年 11月16日(火)10時~17時  
【会場】  ZOOMウェビナー  
【会費】  無料  
【講演】
1. 開催にあたってのご挨拶  
(DAMA日本支部会長 林幹高氏)
2. データガバナンスの成功要因 ―カナダにおける銀行事例― メタデータの収集、カタログ化とその普及  
(DAMAインターナショナル 理事兼Chief Privacy Officer Ron Klein氏)
3. スポンサー各社によるLightning Talk
4. 今取り組まないと置いていかれる!データコンプライアンスの最前線  
(SBIホールディングス株式会社 社長室 ビッグデータ担当次長 佐藤市雄氏)
5. データ戦略を構築する ―ビジネスゴールに沿った実践的なSTEP  
(Global Data Strategy Ltd,マネージングディレクター Donna Burbank氏)
6. DX推進を支えるデジタル事業基盤とデータガバナンス  
(株式会社日立物流 IT戦略本部副本部長兼デジタルビジネス推進部長 佐野直人氏)  
※1・4・6の国内講師による講演はリアルタイム配信ですが、2・3・5のLTと海外講師による講演は録画の配信になります。なお、2&5の海外講師講演には日本語字幕が付きます。

【申込】 https://us02web.zoom.us/webinar/register/WN_WkQkPHnXTGCJAlQekl24wA  
【その他詳細】https://www.dama-japan.org/ADMC2021.html

DX推進にデータガバナンスとデータ戦略が必要な理由

今はDXが徐々に浸透しつつある段階で、DXのための取り組みの多くが、PoCや単一の業務部門に閉じて実施されています。こうした小さな範囲では、データに関する問題・課題に目が届きやすく、関係者間で解決に向けて調整しやすいため、データガバナンスとデータ戦略の必要性はあまり認識されていません。

ただ、これからPoCが実装・運用され、複数の部門を横断したサービスとして継続することになると、データに関する問題・課題に誰が継続して携わるか役割を明確にし、どう対処するべきか方針とルールを決め、いつ実行するか計画を立てる必要がでてきます。  
このように役割とルールを決め、データが適切に管理されるようにコントロールし続ける活動が、データガバナンスです。
また、複数部門間で共通のデータ問題・課題に優先順位をつけて、いつどうやって解決するかの計画をまとめたものが、データ戦略です。
データガバナンスは、現在の統制活動がデータ戦略による計画の範囲と深さに対して過不足無いかを判断しつつ、組織全体のデータに関するリスクを軽減していきます。
データガバナンスとデータ戦略無しでデータに関わるDX事業を本格化させると、データに関する潜在的なリスクを増やし、問題が起こったときに即座に対応することができなくなるでしょう。

たとえばデータサイエンスのPoCでは、データサイエンティストがデータ品質向上のため、分析前に都度、データのクレンジングや集約などの処理を直接行います。
もしある分析のPoCが終了し、今後継続して複数部門のデータを対象に分析していくことになったら、データサイエンティストだけでデータの前処理を行うのは、負担になります(そもそもデータサイエンティストは前処理よりも分析作業に時間を割くべきですね)。
データガバナンスとして、サイエンティスト以外の誰がどうやって処理していくか、ルールを決める必要があります。もし、ビジネス側が将来分析範囲を拡大したいなら、いつまでにそのソースデータを収集できるか、事前に関係者と調整して準備しておく必要があります。早すぎず遅すぎず、適切な時期に収集開始できるように、データ戦略のなかでロードマップを描いておく必要があります。
また、DXのためのデータ利活用のため、データを収集・蓄積・連携する基盤や、部門横串の分析を実現するためのマスタデータマネジメント(MDM)基盤の構築が活発になっています。なかには、取り組み毎にこうした基盤の構築を進めてしまい、よく似た基盤が同じようなツールによって複数できてしまう企業も見受けられます。こうした基盤の乱立を防ぐためにも、中長期に渡るデータ戦略を整備しておくべきです。

まとめ

DXの試行期間が終わり、データが部門やサービスを横断して本格的に活用されていくこれからこそ、全社的なデータガバナンスとデータ戦略が必要になります。これら無しでは、データの問題・課題にすみやかに対応できず、ビジネスが要求するスピードに応えられない場面も増えてくるでしょう。
では、具体的にデータガバナンスでどんな役割とルールが必要なのか。
データ戦略では、どんな要素を考慮して計画としてまとめるのか。
具体的な中身については、本カンファレンスに参加して学んでいただけると幸いです。
そして、国内外の先進事例を参考にして、みなさんも自分の組織のデータガバナンスとデータ戦略に着手してみてください。  

【ADMC2021申込はこちらから】 https://us02web.zoom.us/webinar/register/WN_WkQkPHnXTGCJAlQekl24wA

DAMA日本支部 財務担当理事 髙橋章

DXとBPR

かつてのBPRが何故上手くいかなかったのか。「BPR失敗」で検索するといろいろでてきますね。ところで改めてBPRとは?

業務工程のリエンジニアリングですよね。BPはスタートがあってエンドがある一連の業務活動の繋がりかな。リエンジニアリングは検索トップのWeblioによれば、”re-engineering リエンジニアリング: ソフトウェアの保守において, 既存の資産をより抽象度の高い形式に変換した後に再構成する技法.”
ですと。

データマネジメントもそうですが、ある一つの事業を営むためのBPが一つの会社に収まり部門間のやりとりも日本語で事足りていれば、そりゃ多少部門間の軋轢が生じるかも知れませんが目標達成のための調整が働くし、組織を跨った改革も進められるかも知れません。

これが製造は複数の海外拠点で販売も複数の海外拠点、拠点の法人は複数の事業部門をカバーしており、法人としての業績も問われるとなるとどのゴールに向かって頑張れば良いのか分かりにくいですね。グローバルの共通語は英語でしょうけどどうしても言葉(考え方)の違いによるすれ違いも生じがちです。部門間の壁も法人、部署をまたがりレポートラインが錯綜していてなかなか崩せませんね。

DXにより導入するソリューション(DXS)はその答えになる可能性があると思います。DXSはデータをデジタル化し、リアルタイムにつなげ、データアナリストがPythonコードを書き未来を予測する取り組みとしてみて、マーケティングとならぶ製造業の本丸、SCMで考えてみます。

どこまでも得意先の果てまで、どこまでも仕入先の果てまでのデータを繋げることによって我々は「神の目」を手に入れることができる。神の目でみてみるとそこは部分最適のオンパレードで最終目的である例えば生活者の便益はまだまだ改善の余地がある、とする。

デジタル化もまだまだ道半ば、例えば物流の運賃表(タリフ)はデジタル化されているか?データを繋げることもいろいろ大変。マスターやリファレンス類はもとよりトランザクションだって処理のプロセスが違ったり、ERPへのインプリが違っていたり。区分値を合わせるのも一苦労。未来を予測するモデルも最初はよちよち歩きでSME(業務領域の専門家)に馬鹿にされる始末。

でもこの状態が逆にチャンスを生む。SMEは油断してモデルを鍛えてくれる。(全くオメェは馬鹿だなぁ、この観点が抜けてんだよ!)デジタル化もオーナーを定めて地道に進めて行く。繋ぐことは昨今の技術の進歩で少しやりやすくなった。

そうするとおぼろげながら「神の目」には徐々にゴールの姿が見えてくる。それは例えば生活者の便益で個別最適の連鎖の結果、毀損されている。

我々の最終目的が生活者の便益ならば、個別最適から全体最適に移行しなければならない。「神の手」を動かすためには個別最適を犠牲にして全体最適に貢献する部門に報奨が必要だ。神の目にはある個別最適を犠牲にしたときの全体最適への貢献度合いが分かるから報奨の額も設定できる。

やがて部分最適を主張する部署は無くなり、One Team!で生活者に向かい合えるようになる。

なんてことをこの寝苦しい夜に夢見ています。一緒に夢をかたちにしませんか?

データドリブン経営とデータマネジメントの関係性

はじめに

今回はデータマネジメントとデータドリブン経営の関係性を考察してみたいと思います。

皆さんはデータマネジメントとデータドリブン経営にはどのような関係性があると考えますでしょうか。何となく関係がありそうではあるが、どう説明してよいか迷うなぁ。という感想を多くの方が抱くのではないかと想像しています。

今回ブログ執筆の機会をいただきましたので、皆さんと一緒に考えるひとつのきっかけになればと思い、どのような関係性があるかを私なりに考えてみました。

データマネジメントフレームワークとしてのDAMAホイール図

考えるに際し、まず最初にデータマネジメントに求められる知識領域を定めたDAMAホイール図をご紹介します。

(図1)

この図1はDMBOK2の第1章に記載されているデータマネジメントの知識領域を定義する「DAMAホイール図」と呼ばれる図です。


DMBOK2は17章構成で記述されており、各種のフレームワークを定義していますが、データマネジメント知識領域をもっとも良く表している図がこのDAMAホイール図です。

DAMAホイール図は中心にデータガバナンスが置かれ、各知識領域は成熟したデータマネジメントに必要な機能を示しています。

このホイール(Wheel)という言葉ですが日本語に訳すと「車輪」にあたりますが、 タイヤに例えると次のようなイメージ(図2)になるのではと思います。

(図2)

 

データドリブン経営とデータマネジメントの関係

次にデータドリブン経営という言葉をみていきたいと思います。

データドリブン経営とはシンプルに言えば従来型のKKD(勘と経験と度胸)に頼った意思決定から、データに基づいた経営的な意思決定にシフトすることと、定義できるのではと考えます。

また、データドリブン(DataDriven)を日本語に訳すと「データ駆動」にあたりますが、データを動力源(燃料)として、いかに迅速に経営的な意思決定を行うことができるかが 多くの企業の関心ごとにもなっています。

このデータドリブン経営をビジネスゴールに向かって進む車の運転に例えた場合、 その安全・安心・快適なドライブを下支えする車輪の位置づけとして、DAMAホイール (=データマネジメントの知識定義)が存在するのではと考えます。(図3)

普段、車の運転をしている際は目にすることがないため、ホイールの存在を意識することは稀ですが、非常に重要な役割を担っていることは車を例にすると想像いただけるのではないかと思います。

(図3)安全・安心・快適なドライブを下支えする車輪


現在、コロナ禍で私たちを取り巻く環境は急激かつ大きく変化してきています。このビジネス変化のスピードに追随してドライブしていくためにも、足元を支える車輪としてのDAMAホイールの内容を理解することはきっと皆さんのお役に立つものと考えます。

皆さんの所属する企業、または提案先、支援先の顧客は期待するスピードでデータドリブン経営を実現できておりますでしょうか。また、その足元を支えるデータマネジメントに関する取り組みはどのような状況でしょうか。

経営から思ったようなスピードが出ていない。間違った意思決定をしていないか不安だという言葉が聞こえたら、一度、DAMAホイール図を参考に自社の取り組みを点検いただくのも一案かもしれません。

ひょっとしたら、(図4)のようにデータマネジメントに関する考慮が欠けていて、多角形の車輪で走っていることに起因し、データドリブン経営が思うようなスピードで進んでいないのかもしれません。

(図4)



おわりに

データマネジメント知識領域を抑え、自社のデータドリブン経営のスピードを阻害している要因(車輪の不備部分)を見つけ、地道に1つずつ改善を積み上げていける企業こそが、真にデータドリブン経営を実践する企業に進化できるのではないかと私は考えます。

DMBOK2の11の知識領域にどういった内容があるのか俯瞰して学びたい皆さん、ぜひ、DAMA-Jの活動を体験してみてください。

一緒に意見交換できることを楽しみにしております。

デジタル・トランスフォーメーション(DX)とデータ・マネジメント(DM)①

デジタル・トランスフォメーション(DX)とは、デジタル(データ)とトランスフォメーション(変革)を組み合わせたものである。当然そこではデータ・マネジメント(DM)の要素がコアとなるはずだが、世の中そのようには理解されていないらしい。

ここではまず、2019年に経産省から発表されたDXレポート、DXガイドラインの内容について吟味してからDXとDMの関係に迫りたい。

DXレポート(2019年9月/57ページ)
~ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開~

  1.  検討の背景と議論のスコープ
  2.  DXの推進に関する現状と課題
    1.  DXを実行する上での経営戦略における現状と課題
    2.  既存システムの現状と課題
    3.  ユーザ企業における経営層・各部門・人材等の課題
    4.  ユーザ企業とベンダー企業との関係
    5.  情報サービス産業の抱える課題
    6.  DXを推進しない場合の影響 (2025年の崖)
  3. 対応策の検討
    1.  「DX推進システムガイドライン」の策定
    2.  「見える化」指標、診断スキームの構築
    3.  DX実現に向けたITシステム構築におけるコスト・リスク低減のための対応策
    4.  ユーザ企業・ベンダー企業の目指すべき姿と双方の新たな関係
    5.  DX人材の育成・確保
    6.  ITシステム刷新の見通し明確化
  4. 今後の検討の方向性
  5. 終わりに

DX推進ガイドライン(2019年12月/10ページ)

  1.  はじめに
  2.  『デジタルトランスフォーメーションを推進するためのガイドライン』

 1)DX推進のための経営のあり方、仕組み

          • 経営戦略・ビジョンの提示》
          • 《経営トップのコミットメント
          • 《DX推進のための体制整備》
          • 投資等の意思決定のあり方》
          • 《DXにより実現すべきもの: スピーディーな変化への対応力》

 2)DXを実現する上で基盤となるITシステムの構築

体制・仕組み

          • 《全社的なITシステムの構築のための体制
          • 《全社的なITシステムの構築に向けたガバナンス
          • 《事業部門のオーナーシップと要件定義能力

実行プロセス

          • IT資産の分析・評価》
          • 《IT資産の仕分けとプランニング》
          • 《刷新後のITシステム:変化への追従力》

まず、DXレポートの2「 DXの推進に関する現状と課題 」は以下の図で概観できる。

DXレポート2.1概観

2-1:DXを活用する経営戦略がない。
2-2:既存システムがDX推進の足かせ
2-3:業務の見直しに対する反対勢力を押しきれない
2-4:ユーザ企業からベンダー企業への丸投げ
2-5:受託事業を中心とした
情報サービス産業ビジネス・モデル
はこのままでよいのか?

最後の2-6として「2025年の壁」が述べられている。
複雑化・老朽化・ブラックボックス化した既存システムが残存した場合・・・

経済損失は、2025年以降、最大12兆円/年(現在の約3倍)にのぼる可能性がある。

一方で、こうも書かれている。

【DXシナリオ】2025年までの間に、複雑化・ブラックボックス化した既存システムについて、廃棄や塩漬けにするもの等を仕分けしながら、必要なものについて刷新しつつ、DXを実現することにより、2030年実質GDP130兆円超の押上げを実現。

つまりレガシーな既存システムを温存した場合と、DXを実現した場合の差は、-60兆円(12兆円/年 x 5年)vs + GDP 130兆円というわけである(マイナスは主にITサイドであり、プラスはDXから生まれるビジネス価値なので単純に足し算はできない)。

この巨大な市場を誰が無視することができよう。いや皮肉を言う前に明確なことがある。レガシーシステムが今後5年間で仮にゼロになっとしても、その間に30兆円(60兆の半分)は経費が使われるということになる。さらに今後作られていくシステムも、作ったそばから陳腐化する。これはDXレポートでも指摘されている。しかし、ITシステムだけが問題なのだろうか。

次回は、企業の資産とはITシステムなのかDataなのかという点を議論したい。https://dama.data-gene.com/index.php/category/dx/