データ主導の組織の作成

第10章. データ主導の文化

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

データによってイノベーションを起こし、自らを変革しようとしている企業が直面している最大の問題は、"我々はいつもこのやり方でやってきた " という文化である。

ガビー・ボコ¹

データ・カルチャーとは、テクノロジーだけをデプロイすることではなく、すべての組織、すべてのチーム、すべての個人が、指先のデータによって素晴らしいことをする力を与えられるように、カルチャーを変えることなのだ。

サティア・ナデラ²

本書に一貫して流れる共通のテーマがあるとすれば、それは文化の重要性である。アナリティクスのバリューチェーンにデータが流れることを想像すると、そこには様々なタッチポイントが存在する。文化は、誰がアクセスできるか、何を共有できるか、人材やツールにどのような投資を行うかに影響する。さらに、前章で取り上げたように、文化は、連鎖の最後のリンクがHiPPOによって駆動されるのか、それとも事実によって駆動されるのかも決定する。

本章では、これらの異なる側面をより明確に、より詳細に描き出し、理想的なデータ駆動型組織の姿をより首尾一貫した形で描き出すために、それらを一つにまとめる。まず、データ中心の基盤、すなわちデータへのアクセス、共有、データを活用するための幅広いトレーニングについて述べる。つまり、実験デザイン、メトリック、成功基準を前もって定義すること、そして結果、解釈、分析について議論することである。続いて、反復、フィードバック、学習について議論する。最後に、アンチHiPPOカルチャーとトップダウンのデータリーダーシップについて論じて丸めよう。

ある意味、これらのトピック（ホールマーク）は、重要な原材料のリストと考えることができる。小麦粉、卵、バター、砂糖から作られるケーキやクッキーを思い浮かべてほしい。最終的な形は、材料の品質、相対的な比率、組み合わせ方によって決まる。データ主導型組織も同様だ。最終的な形も様々だ。出発点、領域、組織の規模と成熟度を考慮して、自分にとって理にかなった形に組織を形成しなければならない。さらに、決して均衡を期待してはならない。その代わり、投資し、実験し、忍耐強くあるべきだ。

オープンで信頼できる文化

リーダーシップは、データを共有した人々に報いる方法を考える必要があり、オープンで正確かつ共有可能なデータとアナリティクスを開発・育成する個人や部門にインセンティブを与える。

ジェニファー・コブ³

Data-driven 組織はデータへの幅広いアクセスを提供する。これには、中核となる分析部門以外のスタッフにもデータへのアクセスを提供することと、事業部門、チーム、個人間でデータを共有することが含まれる。まず後者から取り組もう。

第3章では、ベリンダ・スミスがパティオテーブルを購入したときの話をしたが、他のデータソースを活用することで、顧客の意図、動機、関心について、より豊かな文脈を得ることができる。そのコンテクストをよりよく理解することで、組織はその顧客のニーズを満たす優れたサービスや製品を提供することができる。

とりあえず、国勢調査局やMLSのような外部のデータソースは無視して、オンライン小売業者における顧客の内部的なタッチポイントをいくつか考えてみよう：

• 自社Webサイトのクリックストリーム
• 購入、返品、交換の履歴
• 電子メール、チャット、電話によるカスタマーサービス担当者とのやり取り ...