カイ・ゲ氏との対話：リーンデータイノベーションシステムの真の意味を探る

[51CTO.com からのオリジナル記事] 企業にとってデジタル変革の重要性は自明です。データと人工知能を活用してビジネスイノベーションを生み出し、変革を推進するにはどうすればよいでしょうか?ビジネス価値の測定は難しく、データ品質の制御は難しく、さまざまな最先端テクノロジーが目まぐるしく変化しています。データを効果的に統合し、新しいテクノロジーを使用してビジネスイノベーションを実現し、デジタル変革を推進するにはどうすればよいでしょうか?

最近、記者は、世界有数のグローバルソフトウェアコンサルティングおよび配信会社であるThoughtWorksのデータおよびインテリジェンス責任者であるShi Kai氏にインタビューし、この問題について深く議論しました。

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ThoughtWorks のデータおよびインテリジェンス部門責任者、Shi Kai 氏

「企業のデジタル変革はプロセス主導からデータ主導に移行している」と、Shi Kai氏は最初にこの傾向に関する洞察を提示した。多くの企業の幹部とのコミュニケーションを通じて、多くの業界が、人間の経験と知恵を通じてビジネスを推進するプロセスを設計することから、社内外のデータからパターンとイノベーションを発見し、データ自体を使用してプロセスを最適化し、変革を推進することへと変化したいと考えていることがわかりました。しかし、業界には、実装してすぐにビジネス価値を生み出すことができる、データ主導の変革およびイノベーションの方法論が欠けています。では、データ駆動型になりたい場合、どこから始めればよいのでしょうか?

ビジネス価値を第一に

多くの企業は長年にわたる情報構築の過程で大量のデータを取得していますが、そのデータをどのように活用し、価値を最大化すればよいのかわかっていません。また、十分な技術力がないため、データに対してより詳細な操作を実行できず、データがもたらす価値の配当を逃している企業もあります。市場のこうした問題点に対応するため、ThoughtWorks は Lean Data Innovation 手法を導入しました。

リーン データ イノベーションの中核となる概念は、リーン思考から生まれます。

したがって、リーンの 5 つの基本原則、つまりビジネス価値を最優先すること、無駄を排除するためのバリュー ストリームを確立すること、自動プロセスを確立すること、オンデマンドの生産、継続的な改善は、この方法論に完全に統合されています。

ビジネス価値が最優先であり、すべてのアクションと作業は対応するビジネス価値を生み出す必要があります。これがリーン思考の第一原則です。従来のデータ イノベーションの方法論は、基本的にデータとテクノロジーの現状に基づいています。しかし、多くの企業では現在のデータ状況があまり良くないことが多く、現在のデータ状況に基づいて実現可能性を優先するシナリオは非常に限られています。したがって、ThoughtWorks が提案する考え方は、リーン思考に従ってビジネス価値を優先すべきであるということです。

現在のデータ状況を考慮せずに、考えられるビジネス シナリオを包括的に整理し、データ ソースからデータ サービス、そしてビジネス価値の適用までの価値ストリームを構築します。このプロセスで再利用可能な技術コンポーネントとデータ処理機能を抽象化し、データミドルプラットフォームに預けることで、構築プロセスの無駄を排除し、データソースからビジネスサービスまでの自動バリューチェーンを確立します。

一部のデータ プロジェクトでは、データ インフラストラクチャが構築された後、データが有用かどうかに関係なく、さまざまなソース データを包括的に抽出し、データ レイクにロードすることが最初に行われます。リーンの考え方は、収集よりも接続の方が重要であるということです。自動処理チェーンを確立した後は、顧客に不要なサービスを積極的に押し付けるのではなく、ビジネスニーズに応じてデータが収集され、処理されます。つまり、データバリューチェーンが確立された後は、ビジネス要件に基づいてフロントエンドのニーズに迅速に対応し、データ製品やデータサービスがどれだけ生産されたかではなく、ビジネスニーズを満たしたかどうかで評価する必要があります。

上記は、リーン データ探索システムの方法論の基本原則であり、従来のデータ手法と区別する核心です。たとえば、従来のデータ アプリケーションのほとんどは、データ レポートやビジネス インテリジェンスの形式でサービスを提供していました。企業は多くのレポートやグラフを作成していますが、それらはどれほどのビジネス価値を生み出しているのでしょうか?どれくらいのレポートが読まれ、閲覧されていますか?これらの値は効果的に測定されていますか?

リーンデータイノベーションシステムは、企業がビジネス価値から始めて、データとインテリジェントテクノロジーに関するあらゆるイノベーションシナリオを模索し、データミドルプラットフォームのアーキテクチャと構築パスを策定するのに役立ちます。

情報化をデジタル化へ推進

Shi Kai は、エンタープライズ情報サービス分野で約 20 年の経験を持っています。彼はプログラマーとしてキャリアをスタートし、その後、エンタープライズ IT 戦略コンサルティングと実装に携わりました。彼はクラウド コンピューティング、ビッグ データ、エンタープライズ アーキテクチャに関する豊富な実践経験を持っています。戦略的思考とアジャイルコンサルティングの2つの分野にまたがり、技術戦略アーキテクチャとデリバリー実装の豊富な経験を持ち、トップレベルの計画から実際の実装まで、多くの大企業のデジタル変革を成功に導いてきました。彼は、情報化時代は終わり、データ主導のデジタル時代に入ったと考えています。

2010 年以前の情報化建設期間中、中国企業は海外の先進的な管理経験やソフトウェアを活用して中国企業に力を与え、海外の先進的なベストプラクティスやベストプロセスを活用して中国企業が近代的な管理システムやプロセスを確立するのを支援しました。この時代は、内部業務、製品製造、企業プロセスを中核とするプロセス主導の情報構築時代として知られています。

2010 年以降、モバイル インターネットが急速に発展するにつれ、インターネット企業はデジタル技術を利用してユーザー情報を取得し、ユーザーと直接連絡を取るようになりました。この状況は伝統的な企業を非常に不安にさせました。彼らは、企業は社内のプロセスだけでなく、顧客、産業チェーン全体、そしてエンドツーエンドのサプライチェーン全体にも注意を払う必要があることに気づきました。情報化時代においては、研究開発は市場調査と業界レポートを通じてのみ行うことができます。情報の反復が非常に遅いため、研究開発プロセスも非常に遅くなります。プロセス主導の情報化では、もはや企業開発のニーズを満たすことができません。このとき、デジタル主導のデジタル変革が生まれます。

情報化とデジタル化の最大の違いは、情報化は人々の業務プロセスを中心に据えているのに対し、ソフトウェアは業務を部分的に最適化するためのツールにすぎないという点です。デジタル化により、物理世界と並行し、データに基づいたデジタル世界が構築されました。デジタル世界では、物理世界のすべての情報、プロセス、ユーザーがモデル化され、すべての業務はデジタル世界で完結し、結果の指示は物理世界に送られて生産と操作が行われるだけです。つまり、情報化時代において、人々はソフトウェアを使用しますが、重要な決定は依然として人間によって行われます。デジタル時代では、ビッグデータや人工知能などのバックエンド技術を活用して、さまざまなビジネスのデータを結び付け、さまざまなインテリジェントモデルを構築し、ソフトウェアやデジタルツールを使用して人々の行動を促します。したがって、ほとんどの決定はもはや人間ではなく数字によって行われます。

リーンデータイノベーションコンサルティングは、従来の戦略コンサルティングとは大きく異なります。通常は3週間ほどで完了します。これは実用的であり、データ資産分析の実現可能性に基づいています。俊敏かつ反復的であり、ビジネス価値を迅速に生み出すことができます。これにより、企業はデータをより適切に計画および活用してビジネス革新を生み出し、無駄のない俊敏な方法でエンタープライズ データ機能を構築し、最終的にはデータ主導のスマート エンタープライズになることができます。

業界の推進者になる

Lean Data Innovation System は、2017 年に市場に投入されて以来、金融、自動車、エネルギー、製造などの業界を含む多くの企業にサービスを提供してきました。

実際にテストされた結果、この方法論は、ビジネス価値とデータの観点から、企業がエンタープライズ ミドル プラットフォームを構築するのに効果的にガイドできることが証明されました。現在、リーンデータ探索コンサルティングサービスは3つのバージョンを繰り返し、8社以上の大企業にサービスを提供しています。こうした状況を踏まえ、石凱氏は最近、データ分野における国際的に権威のある組織であるData IQによって、データ分野で最も影響力のある100人の一人、およびデータ産業の推進者として選出されました。

DataIQはデータ分野に特化したコンサルティング会社です。毎年、データ分野に顕著な貢献をした業界の専門家 100 名を選出し、データ イネーブラーおよびデータ タイタンに分類します。 Shi Kai はついにデータイネーブラーとして選ばれたことを光栄に思います。その重要な理由の 1 つは、彼と彼のチームが設計したリーン データ イノベーション システムが、業界で実装され、データ イノベーションの分野に重点を置いた実証済みの方法論であることです。

無駄のないデータイノベーションシステムを実現するための5つのステップ

無駄のないデータイノベーションシステムを実現するにはどうすればよいでしょうか?

リーン思考の第一原則は、すべての製品、すべてのビジネス、すべての物事には特定のビジネス価値があるということです。したがって、データとインテリジェントなイノベーションの第一歩は、どのようなビジネス価値を達成したいかを明確に把握することです。次に、これらの価値ポイントをバリュー ストリームに最適化し、価値のないポイントを排除します。 3番目に、価値の流れを加速するためのデータ処理チェーンを構築します。 4 番目に、データ モデルではなくビジネス価値によって推進される必要があります。 5番目は、継続的な反復、最適化、人工知能です。

このシステムに対応して、Lean Data Discovery と呼ばれる軽量なデータ戦略コンサルティングサービスがあります。従来のコンサルティング サービスによって作成される PPT レポートとは異なり、Lean Data Discovery は戦略、リーン、デザイン思考、データ エンジニアリング、データ サイエンスを統合します。特定のデータを分析し、アルゴリズムを迅速に反復して検証します。これにより、企業は価値を迅速に特定し、優先度の高い価値を定義し、優先度の高い価値の技術的検証を完了し、最終的に優先順位が付けられた実行可能な実装計画を策定できるようになります。

データセンター: 無駄のないデータイノベーションシステムを実装するためのアーキテクチャ手法

Shi Kai 氏は、現在人気のデータ ミドル プラットフォームについても独自の見解を持っています。

まず、データミドルプラットフォームがこれほど普及している理由は、ビジネス担当者が従来のデータイノベーション手法やこれまでのデータ活用に不満を抱いているからです。元のデータ ウェアハウスでは毎日レポートが生成され、応答が非常に遅く、データ アプリケーション開発の効率が非常に低かったです。そのため、ビジネス担当者はデータ ミドル プラットフォームに大きな注目を払い、データ ミドル プラットフォームがより高速なデータ サービスをビジネスに提供できると期待していました。

かつて、データ技術者はデータ プラットフォームやデータ ウェアハウスなどの方法やシステムに基づいて作業していましたが、それらはビジネスからかけ離れていました。彼らは、企業側から「強制」される受動的な労働状態にあった。企業が要件を提示したとき、データがあれば実行できるが、データがなければ実行できないと言われました。

そのため、ビジネス担当者と技術担当者の両方が、従来のデータ革新とデータ適用の方法に不満を抱いています。早急に、クロスドメイン データを集約して管理し、データを抽象化してサービスにカプセル化し、フロント デスクにビジネス価値のある新しい方法とプラットフォームを提供する必要があります。つまり、フロントエンド開発チームの開発速度は、バックエンドデータ開発の影響を受けないはずです。これがデータセンターの使命です。

前述したように、リーンデータイノベーションシステムには、データミドルプラットフォームのアーキテクチャ手法が含まれています。これは、データ ミドル プラットフォームが、データ資産の計画とガバナンス、データ資産の取得と保存、データ資産の共有とコラボレーション、ビジネス価値の探索と分析、データ サービスの構築とガバナンス、データ サービスの測定と運用など、企業が持つ必要のあるデータ機能を備えているためです。これら 6 つの機能によってのみ、企業はデータ駆動型のインテリジェント企業になるための基盤を構築できます。

リーン データ イノベーション システムは複数の業界で実践されており、実践に参加したデータ実践者からは、概して比較的新しいものであるという報告がありました。もはや「どのようなデータが利用可能か」から始まるのではなく、「ビジネスビジョン」から始まり、最初からデータとビジネスを結び付けます。データの現状や品質に限定されず、将来を見据えた設計が可能になります。

リーンデータイノベーションシステムの将来ビジョンについて、Shi Kai氏は、この方法論システムはThoughtWorksのリーンとアジャイルの方法論に基づいており、データの観点を取り入れていると述べました。この方法論はオープンソース化され、トレーニングおよび認定システムが確立されるため、より多くの企業がこの方法をより便利かつ迅速に使用してイノベーションを生み出し、データ産業の発展を促進できるようになります。

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