About us データのじかんとは?
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10月7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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小川さん
ルーダー、ルーダー、ルーダー
こんにちは。まずは皆さんにお知らせがあります。
いずみさん
お知らせです。データ横丁がマイナビと共催でイベントを開催します。
金融業界のデータマネジメント最前線と題して、2024年10月22日から全6回シリーズで行います。
司会進行はおなじみの吉村さんです。詳細は概要欄をご覧ください。
データマネジメント・ラジオ、いずみです。
このラジオはデータ総研さんの会議室で収録しているんですけども、タイミングが合えば直接質問しに来ていただくこともOKなんですよ。
今回は熱心にこのラジオを聞いてくださっているラジオネームくろさんがスタジオに遊びに来てくださいました。
では今回はよしむらさん、小川さん、くろさんの鼎談をお届けします。
小川さん
はい、皆さんこんにちは。小川です。よしむらさんこんにちは。
そしてくろさん、こちらにお越しいただきましてありがとうございます。
くろさん
こちらこそお呼んでいただいてありがとうございます。
小川さん
いつも聞いていただいているということで非常にありがたく思っております。
今日はご質問を持っていただいてきたということで、何かデータ活用とかデータマネジメントに関するご質問等々あったりしますか?
くろさん
質問というよりはちょっと日頃の活動で悩んでいることを相談したくて、せっかく来れるということなのでお話しさせていただきたいなと思って押しかけてきました。
今日はよろしくお願いします。
小川さん
よろしくお願いします。
くろさん
普段はデータ利活用基盤を提供している組織でデータガバナンスを推進しているんですけれども、やっぱり教科書通りなかなか行かなくてですね、日々難しいなと思いながら進めています。
それが逆に面白いところでもあるんですけれども、最近データ統合しながらデータ品質とかメタ情報とかリネージとかDMBOKのカテゴリーに沿ったような形で複合的に進めていっているんですけれども、データのオーナー側と話をするときにはカテゴリーで話をするということはなくて、やっぱりいろんなことを聞かれるんですね。
なので、こちら側、運用する側からすると、いろんなことを知っていないといけない。
そういう人を作らないといけないということで、なかなか人材育成するのが難しいなというふうに日々感じています。
なので、そういう人材を育成するのか、それとも組織体制を作っていくのか、どういったやり方がいいのかなって日々悩んでいるので、そういったことをお話できたらなと思って今日押しかけてきました。
小川さん
ありがとうございます。まさにそこら辺の問題というのが、全てのデータマネジメントを運用している人にとっての課題かなというふうに思ったりします。
実際にデータマネジメントの基盤の運用されているよしむらさんの立場からすると、何かそこら辺に一つ答えみたいなものってあったりしますか。
よしむらさん
データマネジメントに限った話じゃなくても、結構この手はいろいろ熟練者と初心者がチームに混じってやるってことがあると思っていて。
さっきデータマネジメントはなぜ難しいかっていうところをちょっと考えてみたんですよ。
そうするとデータマネジメントってシステム側とガバナンス側というか統率側というか、そっちの両面があるなと思っていて。
さすがに両面とものプロフェッショナルってなかなか難しいなと思って。
そこがデータマネジメントのノウハウというか難しいところの一つかなと思いました。
小川さん
確かにそうですよね。
結構僕なんかがデータを語るときによく言っているのが、データって結構光に似てるんだなと思っていて。
というのは光って結構二面性があって粒子と波みたいなものがあるじゃないですか。
結局データとか光を語ろうとするときに、一局面だけでこう見て物を語ってもなかなか人に伝わらなくて。
データの場合ですとデータの構造とデータの流れみたいなフローみたいなのをセットで語らなきゃいけないんですけど、それだけだとデータ足らなくて、やっぱりデータって無垢すぎるので、その意味って何なんですかっていうのを人が定めてあげなきゃいけないし、どうやって成り立ってきたんだっけ、どういうふうに過去を導出されてきたのかなんてリネージを考えなきゃいけなかったりとか、あとはそもそもこれ綺麗な子なのかどうかなんていうところも含めて、セットでこの子こうなんですって説明してあげなきゃいけないので、答えが僕が急にすっとは出てこないんですけど、その多面性をうまくこの子こういう子なんですって説明できるようになるのはやっぱり難しいなと思いながら、僕なんかもずっとそれ悩みながらやってたりしますね。
よしむらさんそこら辺でうまい表現の仕方ってないですかね。
よしむらさん
表現、表現また難しい。
小川さん
こう表現すると分かりやすいみたいな。
よしむらさん
そうですね、表現っていうのは難しいんですけど、やっぱり慣れというかあるので、一人でなるべくやらずに俗人的にならないように一緒にやっていってナレッジを複数人でためるっていうのが一つなんですかね。
小川さん
なるほど。ちなみにくろさんの方は現場の方とマネジメントの方と結構リテラシーの差というか、実務に携わっている人とマネジメントやってる人って結構差があると思うんですけど、説明のしやすさでいうとやっぱり現場の方が説明しやすいものなんですか。
くろさん
そうですね、ちょっとシステムに寄りはしますけれども、はい、そうですね。
小川さん
逆にトップの方は意外にわからんちんな感じ。
くろさん
そうですね。
小川さん
なかなかデータにそもそもこの子はうちの子かいみたいな感じの態度で。
くろさん
そうですね、現場の方の方がやっぱりデータのところいろいろ詳しかったりしますので、最初はとっつきにくかったりしますけど何回も話しているうちに理解をしてくれて一緒に考えてくれるような形になるので、やっぱり現場の方と一緒にやるのがいいのかなと思ったりします。
経営層へのデータコミュニケーション
小川さん
なるほど。やっぱり現場の納得があって初めて了解できる部分もあるのかなと思いますし、とはいえ世のマネジメント層の方にデータは詳しく知ってほしいなと思ったりはしますね。
よしむらさんそういうデータのオーナーに当たるような人たちをうまく説得できるようなフレーズってないですかね。
よしむらさん
データのオーナーというよりは経営層みたいな話かなと思うんですけど、経営層に話すときは自分はもうわかりやすくお金で語るようにしてますね。
くろさん
なるほど。
よしむらさん
だいたい質問はいくら儲かるのなんですよね、率直に。
いくら儲かるのが出せなかったときに長々しい説明を求められることはよくあるんですけれども、率直にいくら儲かるのって答えて、儲かりますって言ったら、じゃあいいよやればっていうのが次来るんですよね。
だからお金で語るっていうのはすごい意識してますね。
小川さん
確かに。それが一番経営者が気にしていることですし、もう一つ最近今思いついちゃったんですけど、リスクを語るっていうのが結構一つの手なのかなと思って。
よしむらさん
リスクですね。
小川さん
要はこれがちゃんとできてないとこんなことになりますとか、そういうところで経営にとってすねが痛いみたいな感じのところをうまくつくと、ちょっと予算取りの話になっちゃったかもしれないですけど、最近そういうアプローチも一つ術なのかな。
特にDXが攻め側に結構シフトしたというか寄りかかっていたので、ちょっとまた守りのところも大事なんですっていう言い方で、データマネジメントを語っていくのも一つ手なのかなって思ったり。
よしむらさん
そうですね。結構自分も守りの部分だと、大体守りで出てくるのはコストカットいくらにするかっていう話と、リスクの起きた時の被害額みたいなところで、そこも結構お金を意識して、リスクの話は発生確率×被害額だと思っていて、そこを明確にしてますね。
小川さん
なるほど。確かにそういうのは非常に分かりやすいですね。
よしむらさん
これは常々僕が言いたいことなんですけれども、データ業界の人は自分のことになるとデータで語らない。
小川さん
なるほど。確かに。
よしむらさん
他の事業部に一緒に行くときは、この確率でいくら儲かるとか、資産を出してサイエンティスト側で言う割に、自分になると急にお金を語らなくなる。
これは良くないと思っていて。
小川さん
確かにそうですね。
よしむらさん
これは業界課題だと思ってますよ。
小川さん
せっかくこうやってデータマネジメントを学んできた人たちにとっては、自分たちがデータを使うことをしっかり覚えていくという教訓ですね。
よしむらさん
本当にそれは常々思っているので、常々言っていこうかなと思います。
小川さん
そんな感じで、くろさん一つは悩みが解決できたでしょうか。
くろさん
そうですね。参考になりました。
うちの会社の中でも実践していきたいなと思います。
ありがとうございます。
小川さん
本日はお越しいただきありがとうございました。
くろさん
こちらこそありがとうございました。
いずみさん
データマネジメントラジオ、本日は以上です。
それではまた次回よろしくお願いします。
よしむらさん
さようなら。
くろさん
ありがとうございました。
いずみさん
ありがとうございました。