デジタルオペレーションシステム構築のためのアクションガイド

データベース運用システムの構築は、企業の存続と発展に関わる体系的な価値プロジェクトです。データ駆動型オペレーションシステムを構築するには？この記事では、データ相互運用システムの概念、価値と位置付け、方法論、パスの選択とアクションガイドを紹介し、企業のデジタル変革の新たな旅を始める方法を説明します。

前回は、データ駆動型オペレーションについて、データを活用して製品、ユーザー、コンテンツ、アクティビティ、サービスのオペレーションを駆動させる方法について、理論的な分析や事例の説明も交えて詳しくご紹介しました。内容は比較的網羅的でした。

しかし、企業にとって、デジタル運用の旅をどのように始めればよいのでしょうか?旅行と同じように、どこに行くか、どこへ行かないか、最初にどこに立ち寄るかなど、事前に旅程を計画する必要があります。

そのため、企業にとっては、自社の状況に合ったデータベースの運用システムをどのように構築するかというナビゲーションマップやアクションガイドが必要になります。本日のテーマは、「データ駆動型オペレーションシステムを構築するには、企業にはどのような行動経路ナビゲーションマップが必要なのか？」です。

前回と同様に、基本的な概念から始めます。まず、データ駆動型運用システムについて私が理解していることを説明し、次にデータ駆動型運用システムがなぜ必要なのかを分析し、最後にデータ駆動型運用システムを構築するための方法論的枠組みとアクションガイドを提供します。

1. データベース運用システムに関する私の理解

個人的には、データベース運用システムとは、データの手段と方法を使用して、ビジネス運用シナリオにおけるさまざまな問題を構造化し、体系的に解決する一連の思考パターン、技術ルート、およびアクションパターンを指すと考えています。

データシステム、操作システム、方法システム、組織システムの 4 つの側面が含まれます。

個人的には、データ駆動型運用システムがデータ、運用、方法、組織の 4 つの部分で構成されている理由は、それぞれの責任によって決まると理解しています。

データシステムはデータ基盤の問題を解決します。運用システムは何をすべきかを指示し、方法システムはこれらのことを実行するために必要な技術と方法を提供し、組織システムはこれらのことを完了するために対応する専門家をどのように装備するかを教えてくれます。

データ、運用、方法、組織が一つに統合され、企業のデジタル変革をサポートするデータ駆動型の運用システムを形成します。

2. データベース運用システムの位置づけと価値

企業にとって、データベース運用システムの位置付けは、企業運用の指揮システムであり、スマート運用のバックボーンであると要約できます。

データ駆動型運用システムは、企業運営の指揮システムとして、製品の最適化、ユーザーの成長などさまざまな側面におけるデータの応用を総合的に管理できます。私たちは戦略的に計画を立て、遠くから戦いに勝ち、企業が製品やコンテンツなどを最適化し、改善できるように導きます。

データ駆動型運用システムは、スマート運用のバックボーンとして、人材、技術プラットフォームなどの面でアプリケーションの実装を確保し、運用のインテリジェント化を推進する中核的な力となります。

データベース運用システムは、企業のデジタル変革を凝縮したものであり、企業変革のプロセスにおけるその価値は、次の 4 つの側面に反映されています。

1. データの価値を引き出す

データ駆動型オペレーションシステムは、製品、ユーザー、アクティビティなどのシナリオにデータを統合し、データをキーとしてこれらのシナリオに存在する問題を解決します。これらの問題は、実際にはデータの価値を解放するためのチャネルを形成します。

2. 意思決定をより科学的にする

データ駆動型の運用システムは、企業の運用上の意思決定モデルを完全に変え、企業は運用上の意思決定を行うために推測、経験、またはブレインストーミングに頼らなくなり、代わりにデータの測定、検証、分析を通じて問題を分析し、意思決定を出力するようになりました。こうした決定は科学的かつ信頼性が高く、実践のテストにも耐えることができます。

3. 意思決定をより効率的にする

データテクノロジーの助けを借りて、企業の意思決定プロセスを短縮し、市場状況を正確に予測し、マーケティング戦略を迅速に調整できるようになります。

データは、企業がビジネスチャンスをつかみ、ユーザーのニーズに柔軟かつ迅速に対応するのに役立ち、激しい市場競争で先行者利益を獲得することを可能にします。

4. 運用をよりスマートにする

ユーザー操作や製品操作などの分野におけるデータの応用は、データベース操作システムのハイライトです。データの触媒効果により、製品操作、ユーザー操作などがさらに「スマート」になります。

データ駆動型の運用とは、実際には、データによって運用にインテリジェントな頭脳が備わっていることを意味します。IQ が高まれば、企業の運用はよりインテリジェントになります。

3. デジタルオペレーションシステムの構築方法

著者は、データ駆動型運用システムの構築について、データ、運用、方法、組織の4つの次元から始めて、データ駆動型運用システムの能力マップを徐々に向上させるという「4次元育成法」としてまとめています。

1. データシステム：データ自体の問題を解決する

データミドルプラットフォームの構築を目標とし、データの「収集、保管、通信、管理、利用」を完結することが、データベース運用システムの技術的基礎となります。

データミドルプラットフォームの構築自体は複雑で体系的なプロジェクトですが、製品開発の考え方やルーチンに従って構築することができます。

次の図に示すように、「5 段階方式」を使用してデータ センターを開発できます。

もちろん、すべての企業がデータミドルプラットフォームの構築に適しているわけではありません。データミドルプラットフォームは、企業のデジタルトランスフォーメーションの技術基盤です。ただし、短期的にはデータミドルプラットフォームの構築に適していない企業は、DMP（データマネジメントプラットフォーム）の構築を検討することをお勧めします。

データミドルプラットフォームを別途解説する理由は、より多くの業種を手掛ける業界トップクラスの企業を代表例として、各社が自社のデータベース運用システムを総合的に導入しやすくするためです。

企業が「データミドルプラットフォームを構築する必要がある」という前提のもと、その後の運用体系、方法体系、組織体系についても解説します。

2. オペレーションシステム：「何をすべきか」という問いに答える

データとビジネスニーズに基づいて、製品操作やユーザー操作など 5 つの主要な運用シナリオの問題を組み合わせて、具体的な作業タスクを整理し、各タスクの作業負荷を計算し、詳細な時間計画とアクション プランを策定し、タスク マップを作成しました。

タスクの進捗状況に基づいて監視指標を設計し、タスクダッシュボードを使用して関連事項のステータスと実装の進捗状況を監視し、早期警告ルールを設定して、タスク開発戦略をタイムリーに調整します。

3. 方法論：「どうやってやるの？」という疑問に答える

タスクマップに基づいて、各事項に必要な理論的根拠と技術的方法をさらに洗練し、運用仕様を徐々に改善して、最良の運用プラクティスを形成し、ビジネス知識ベースに蓄積します。

4. 組織システム：「誰が行うのか？」という問いへの答え

企業の実際の人員配置状況とデータベース運用システムの要件に基づいて、適切な組織構造を構築します。

人員体系は、一般的に、運用を重視するデータ製品およびアプリケーション チーム、エンタープライズ データ ミドル プラットフォームの構築を重視するチーム、およびプラットフォーム技術サポート チームの 3 つの主要な部分で構成されます。

データ製品およびアプリケーションチームは、ユーザー操作、製品操作、コンテンツ操作などの分野で関連する運用スタッフと共同作業メカニズムを確立する必要があります。

4. 企業データベース運用システム構築のためのパス選択とアクションガイド

1. データベース運用システム構築における基本原則

データベースの運用システムを構築する場合、企業は次の 3 つの原則に従うことが推奨されます。

1. 現地の状況に適応する：自社の状況に応じて適切な戦略をカスタマイズし、現状に即したデータに基づく運用システム構築計画を出力します。求めすぎず、できることをします。
2. 内部と外部の統合: 問題を診断したり欠点を特定したりするときは、内部 (フロントエンド + バックエンド) と外部 (ユーザー + ベンチマーク) の両方の観点を考慮し、複数の角度から包括的な分析を実施して、主要な問題を特定します。
3. 価値指向：究極のビジネス価値から出発して、データベース運用システムの構築パスを逆順に検討します。具体的な行動計画を策定する際には、価値の高いタスクを優先します。

2. データベース運用システム構築のためのパス選択とアクションガイド

データ インフラストラクチャの機能と運用上の問題の緊急性の 2 つの次元に基づいて、企業を 4 つのタイプに分類し、対応する 4 つの象限に分散する 2 次元分析マトリックスが確立されます。

企業は、象限の位置に基づいて、より具体的かつ実行可能な行動計画を策定できます。

1) タイプ1企業: 強力なデータ基盤とそれほど差し迫った運用上の問題がない

先進企業をベンチマークとして、データミドルプラットフォームや運用面で当社とベンチマーク企業とのギャップを分析します。最も重要なデータと運用の問題の上位 10 件を特定し、改善の優先順位を評価し、改善戦略と計画を策定し、秩序正しく進めます。

2) タイプ2の企業: データ基盤が弱く、運用上の問題がそれほど緊急ではない

データ機能のギャップを埋めることに優先的に取り組み、特に上位 10 のデータ問題への対処に重点を置きます。データ問題を解決するプロセスでは、運用業務が改善に注力すべき重要なポイントを適切に組み合わせ、データ機能の向上に重点を置き、運用の最適化によって補完する必要があります。

3) 3番目のタイプの企業: データ基盤が弱く、緊急の運用上の問題を抱えている

運用業務における上位 10 件の問題の解決を優先し、データ機能のギャップを適切に埋めます。重点は、データ機能の向上を補完する運用の最適化にあります。

4) 第4のタイプの企業：強力なデータ基盤、緊急の運用上の問題

運用作業における TOP10 の問題を整理し、基本的なデータ機能における TOP5 の問題を整理します。運用シナリオで 2 つの交差点を見つけ、交差点から開始して、アプリケーションでデータの価値を解放します。

V. 結論

これまで著者は、データの価値から、製品、ユーザー、コンテンツ、アクティビティ、サービスの 5 つの領域におけるデータ駆動型運用まで、一連の記事を執筆し、データベース運用システム構築の理論と実践を体系的に解説してきました。

つまり、データベース運用システムの構築は、企業の存続と発展に関わる体系的な価値プロジェクトなのです。

企業は時代の流れに沿って、トレンドに従い、データを帆とし、「四次元栽培法」を船とし、データに基づく運営システムを構築するための行動指針をナビゲーションとして活用する必要があります。企業のデジタル変革の新たな旅を始め、データ武器を使用して企業開発の問題を解決するための新しい道とモデルを見つけます。

著者: 黄暁剛

出典: ビッグデータ製品の設計と運用