About us データのじかんとは？
About us データのじかんとは？
骨太の内容ながらラジオ収録は和気藹々と行われた。
本記事は「データマネジメント・ラジオ」に配信されたコンテンツを許可を得て掲載しています。（放送日は2024年08月19日）
特集「データマネジメント・ラジオ」へようこそ！データマネジメント・ラジオは、「データ横丁」が運営するラジオ番組。パーソナリティのよしむらさんといずみさんが、データマネジメント業界で活躍する人々や、これからデータマネジメントを目指す人々からのお便りや質問に答えながら、ゆるーく語り合う番組です。
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データマネジメントの重要性
データマネジメント・ラジオ始まりました。いずみです。
よしむらです。
よしむらさん、ビッグニュースがあるんですよ。
なんとこのデータマネジメント・ラジオ、とあるサイトで記事化されました!
イェーイ!
嬉しい!
私たちの配信をテキストデータに起こしていただいて、すごくわかりやすく、かわいくまとめて掲載していただいているんです。
めっちゃいいじゃないですか。
そうなんですよ。サイトの名前なんですけど、「データのじかん」って言うんですが、よしむらさんご存知ですか?
そうですよね。有名な…
そう!データのメディアと言ったら?
データのじかん!
そうなんです。今日はそのデータのじかんを運営されているウイングアーク1stさんから素敵なゲストをお招きしております。大塚さんと村山さんです。よろしくお願いします。
こんにちは。よろしくお願いします。
なんと2人ですね。データマネジメント・ラジオ、初回から欠かさず聞いていただいているということで嬉しいですね。
めっちゃ嬉しいじゃないですか。
今回はその熱意・愛があふれて、リスナーだけじゃ飽きたらず、直接吉村さんとお話ししたいということでスタジオに遊びに来てくださったんですよね。
いらっしゃいませ。
では早速お二人にお話を伺ってみたいと思います。
よろしくお願いします。ウイングアークの大塚です。
よろしくお願いします。
私からよしむらさんにご質問したいことがありまして、自分結構現場寄りの人間でして、メーカーとしていろいろお客様から質問をお受けするんですね。
その中でウイングアークがお受けするお客様っていうのは、新しい分析機能を欲しがっていたりするお客様がとても多くて、あまりデータの整備っていう方向にあまり考えが向いていないというか、データマネジメントが重要っていうことはわかっているけれども、優先順位が一番になってこないっていうお客様が結構いらっしゃって、そんなお客様に対してどうやったらデータマネジメントの重要性を理解していただいて、しかもちゃんとお金をかけるべきところだというふうに理解していただくのかっていうことを伝え方、あと進め方にちょっと悩んでいて、ご相談させていただきたいなと思ってきました。
なるほど。一応データマネジメントの重要性は理解されているけれども、ちょっとそこじゃなくて、その手前の段階で満足されてしまう方がいらっしゃると。
分析とコストの関係
なるほど。
ここはよしむらさんお得意な分野じゃないですか。データマネジメントの重要性をいかに相手に伝えるかというところなんですが、いかがですか。
自分もその分析がやっぱり最初にあるべきだと思うんですよね。いきなりデータマネジメントをやりましょうって手段と目的が逆になっているような気がしていて、まずは分析をやってビジネスに貢献できることを示さないと、データ活用をやりましょうっていう雰囲気にならないと思うんですね。
順番としては間違ってないと。
間違ってない。コストと成果のバランスで、成果は出たけれどもコストがかかりすぎてしまったよねっていうところで費用対効果が合ってないよねっていうのが課題になるとするじゃないですか。
でもそのコストのところはデータマネジメントをすることによって8割削れますよね。そうすると費用対効果が合いますよね。データマネジメントは3年でもと取れますよねっていう世界観にしないとデータマネジメントをやりましょうねって言ってもお金かかるじゃんって言われて終わっちゃうと思うんですよ。
分析で終わらないために、分析で終わってしまう原因みたいなのをちょっと考えて、それがコストだったらそういうふうな持ってき方をすればいいしっていう感じですかね。
というよりは分析で成果が出ないんだったらもうやらないほうがいいんですよねデータマネジメント。成果が出るってことは何かアウトプットが出て、大体データサイエンスやる上で8割は前処理にかかっていると。
本来データサイエンティストは分析だけしたいはずなんだけれどもデータが整備なされてないからこそ手動でマスタの整備をしたりですとかデータの加工前処理をしたりですとかしてそこに時間がかかる。で、コストが積み上がっちゃったよ。
本来2割だけのコストだったら成果が費用対効果が合うのにっていう世界観があるからこそデータマネジメント効いていくと思うんですよね。いかがですか。
ありがとうございます。データマネジメント自体をやることでコストを回収するっていうのがちょっと抜けていたというか分析でコストを回収しに行くのかなっていうふうに考えていたところが多かったので
そうですね。このデータマネジメント自体にもちゃんとコスト回収するだけの力があるんだっていうことを分かっていただくっていうのは我々のお客さんがちょっと抜けている視点なのかなと思ったので、僕らの仕事の中でもその観点でお客さんへ価値を届けたいなというふうに思いました。ありがとうございます。
リーダーシップとデータ活用
村山さんいかがですか。
続きまして、私もよしむらさんにお聞きしたいので今日来ちゃいました。
私はウィングアークの社内の中でオペレーション管理だったりマネジメントという観点でデータを活用する。あとデータマネジメントのルール作りに携わってこういった立場で仕事をしているんですけども、今の大塚の質問ともつながってくるんですが、データマネジメントのリーダーシップみたいなものっていうのはどういう点で発揮したらいいのかとか、それを小さく始めていくっていうのはどういう意味合いになってくるのかっていうあたりを教えていただきたいなというふうに思いました。
それを自分の中でも実践できたらいいなというふうに思って伺う次第です。
自分がリーダーシップをとってどんどん社内を回していくときの気をつけるべき点というか心構えというか何かアドバイスというかというところですね。
そうですね。自分が気をつけているのはまずデータマネジメントしたら役に立つよねっていう証明を小さくしなきゃいけないと思っていて、で、先ほど話したようにちゃんとコストがカットできましたよね。で、この分析案件小さい分析案件でコストをカットできたから、この活動をすれば会社全体に広げればもっと役に立つよねっていうことをまず一つの案件で示すっていう意味で小さくなると
で大きな意味だとデータマネジメントって小さい狭義の範囲だとデータを整備しようねっていう活動だと捉えられることが多いんですけれども、大きな広義の話だと「データ利活用戦略」みたいなものもデータマネジメントに含まれてくると思っていて、小さい成果を出した上で、会社全体で捉えてどういう活用も踏まえて、管理も踏まえて、どういうデータ戦略を作っていけばいいのかっていうのをデータマネジメント担当者が経営陣を説得していくみたいなことをできるといいかと思います
小さくっていうのはその範囲を小さくっていう意味ですか
範囲を絞ってそこで結果を出すっていうのかもっと期間を短くとかそういう意味なのか
小さく成果を出すっていうのはどういう観点で小さいっていう感じなのかなってちょっとイメージがあれだったんですけど
領域なんでしょうね
領域を小さくするとおのずと期間も小さくなる
だいたい経営陣ってせっかちなんですよ POCに1年かかりますって言ったら、ふざけんなって言われてだいたい僕の肌感だと2ヶ月ぐらいしか待ってくれないんでそこの2ヶ月間でできることでちゃんと意味があるよねって言えるのがすごい重要ですね
最初にこの範囲成果を出す範囲フォーカスする範囲っていうのをビタッといいところに的を当てていくっていうのが結構大切なところになってくるんですかね
そうですね。この拡張性みたいなポイントですかね
この案件をやったら1個です
横連携していろんな部署に広げていくとちゃんとスケールするよねっていう案件を選定するっていうのが非常に重要かなと思いますね
リーダーシップを発揮するときに一番難しくもあり大変でありやりがいのあるところかもしれないですね
そうですね ありがとうございます
やっぱり小さくデータを活用したときにやっぱりビジネスや業務にインパクトを埋めるようなインサイトっていうのが出てくるっていうことはあると思うんですけどそれをさらに広げていくためには、もっと会社ワイドでというか横断的に活用していく
それをデータマネジメントしていくっていうある意味課題が出てくるっていう瞬間でもあるのかなと思うのでその課題みたいなものを共有できるようにしていくっていうことかなという理解 自分なりに解釈しました
ありがとうございます
ありがとうございます。お役に立てればと
なんだかお二人の顔がですね いらっしゃったときよりもパッと輝いて悩みが解決されたお顔をしてますので良い回答だったんじゃないかなと思います
悩みが解決できるラジオですからね
そうですね 役に立つラジオですからね では今回のデータマネジメントラジオは以上となります また次回もお楽しみに
さようなら