「データの民主化は過大評価されているのか？」

「データの民主化は過大評価されているのか？」

組織が民主的なデータ文化への道で障害と成功要素に備える方法

データの民主化は、ビジネスデータの効果的な利用について話し合う際に、現在最も主要なアイデアの一つです。しかし、データの民主化、またはその不足は、アメリカとヨーロッパの組織においてデータの価値をより高くするための最も重要な課題の一つとも言われています。

したがって、私たちは間違った方向を向いているのか、データの民主化への熱狂は正当化されているのかという問いを投げかける時です。これらの問いに答えるために、ビジネスや他の組織がデータの民主化を試みる際に直面する障害と、民主化の成功要素について見ていく必要があります。

データの民主化の定義

比較的新しい概念には多くの場合、定義がまだ定まっておらず、用語の使用者によってわずかに異なる理解がされることがあります。データの民主化は、組織内のエンドユーザーがより多くのデータにアクセスできるようにすることと定義されることが多いでしょう。しかし、我々は見ていくように、この広義の定義だけでは民主化の本質を捉えることはできません。

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単に従業員により多くのデータへのアクセス権限を与えるだけでは、彼らが実際にデータをより多く使用したり、より良い結果を得たりすることはありません。データの民主化の定義は、データへの表面的なアクセスだけでなく、従業員がデータを常に使用し、自身の分析スキルセットを向上させるための実際的で持続的な権限付与も含まれる必要があります。したがって、「セルフサービス分析」という用語は、「データの民主化」よりも組織内のオープンデータのフレームワークの本質をより正確に捉えるかもしれません。

データの民主化はなぜ重要なのか？

組織のさまざまなデータへのより多くのビジネスユーザーのアクセス権限を可能にする利点は、理論上では認識され、現場でテストされています。

まず第一に、データの民主化は時間とリソースのより効果的な利用につながります。データに長けたエリアの専門家でありながら、データを使いこなすこともできる「市民データサイエンティスト」は、効率を実現するために企業にとって重要です。

市民データサイエンティストは、一方でプロのデータサイエンティストの手を煩わしいデータ管理のタスクから解放し、後者がより高次の業務に集中できるようにします。他方で、エリアの専門家は、データ関連のサービスを要求するのではなく、自分でデータを取得して作業することができるため、仕事が速くなります。

さらに、データの民主化により、データが闇から明るみへと広まります。世界的に見て、様々な企業の手続きで収集されたデータのうち、平均して50％以上が未利用のまま保管され、ストレージスペースを占有し、データセキュリティと管理コストを誇張し、電力を消費しています。企業データへのより広範なアクセスは、ダークデータの量を大幅に減らし、現在は負担となっているものから価値を抽出するための機会を創出することができます。

さらに、さまざまな専門知識を持つチームがデータを見ることを許されると、より良いかつ幅広い視点での意思決定が行われるでしょう。特定の専門的な背景に基づく個人の偏見や先入観は、より少ない影響力を持つため、データに基づく推論はより多様で客観的になります。

最後に、データへのアクセスは従業員に力を与え、所有感を生み出します。技術スキルと業務のスピードの向上という直接的なメリットに加えて、このような権限付与は労働者の士気を高め、彼らが大局をより深く理解し、自身の役割を見つめ直すことにも役立ちます。

セルフサービス分析への障害

各組織は、政治的秩序を選択する社会に似ているため、データの民主化とセルフサービス分析への移行を阻害する課題を、国家における民主主義の維持を阻む課題と比較することでより良く理解することができます。

目的達成の手段の利用可能性

ほとんどの民主主義国家では、すべての市民が政府機関が所持する情報にアクセスする権利を持っています。しかし、確立された手続きや理解しやすい目録、デジタルインフラストラクチャがなければ、広大なアーカイブに隠された記録を見ることができる人はほとんどいないでしょう。

同様に、より多くの従業員にデータアクセスを与えるだけでは、データの利用者を拡大させることはほとんどありません。効果的なデータの民主化を実現するには、形式的な自由だけではなく、データの利用に必要な実質的なリソースも提供する必要があります。それは従業員に解析ツールを提供することを含み、内部データで作業したり、タスクを完了するのに役立つ追加の公開情報を収集したりすることができるようにすることです。

これを実際の生活に実装することは複雑です。会社は経験豊富なデータ利用者のためのSQLインターフェースと、初心者のための「ドラッグアンドドロップ」機能を備えたカスタムソリューションを見つけたり開発する必要があります。そうしたツールは存在しますが、よく文書化されたデータモデリングが必要です。OxylabsではApache Supersetを選びましたが、「ワンサイズフィットオール」の解決策はなく、各組織は従業員のスキルとニーズに最も適したツールを探す必要があります。

これによって、2番目の主要な課題であるリテラシーへと繋がります。あらゆる種類の効果的な民主主義には教育が不可欠です。したがって、実践的な、法的な、倫理的なデータ関連の知識を共有するための適切なトレーニングと機会を確立する必要があります。これらがなければ、従業員がオープンデータを使用しないか、さらに悪いことに、データを誤った方法で解釈して間違った結論を導くリスクがあります。

残念ながら、ビジネスデータの広大なコンテキストを誰もが理解し、同じ定義（たとえば「アクティブユーザー」や「製品販売」など）を使用することを確認することは、データチームに多くの追加作業を生み出すことになります。これこそが、データの民主化が実際に解決すべき主要な課題です。

共有責任

前に独裁政権の下で生活していた人々が民主主義に移行する際、主要な課題の1つは、自由と自治に伴う公共の福祉への個別の責任を負うことを学ぶことです。

データの民主化に移行する場合も、同様の課題が、従業員全員の共有責任としてデータ保護を受け入れる形で発生します。データの管理と共有がITとデータの専門家の専売特許である場合、品質、セキュリティ、およびコンプライアンスの手続きを確保する責任も彼らの手に委ねられます。これは労働力のかなりの部分にとって望ましいことかもしれませんが、新しい責任の形は怖いものかもしれません。

したがって、目標は、従業員にデータの使用を恐れずに、安全で責任ある方法で行うように説得し、彼らを力付けることです。データ規制とサイバネティックセキュリティの周りでのトレーニングは、この目標を達成するために重要です。 Airbnbは、従業員のデータリテラシーを向上させるために内部データアクセスを開放することで、内部のデータ大学を設立するなど、良い例を示しています。以前に、同社はDataportalというデータ探索ツールを開始することで内部データアクセスを開放しました。

NetflixやUberなどの企業も、内部データトレーニングに補完されたセルフサービスの分析ツールを使用しています。この道をたどることを決めた企業にとって、考慮すべき最も重要な要素は、データの民主化がすべての従業員を同じように関与させるべきかどうかです（これはほとんどの場合稀です）。しばしば、組織は異なるターゲットグループやペルソナに従業員を分けて、異なるデータアクセス権を持ち、カスタム教育を受けることで利益を得ることがあります。

文化の転換

民主主義の場合、協力と分散化された意思決定を促進する文化は不可欠です。適切な文化を開発しないと、有利な物質的な条件も無力になります。必要なツールがすべて揃っていて、ほとんどの従業員がデータセキュリティの責任を負う準備ができていても、組織全体の文化の変革がなければデータの民主化は失敗します。この文化の転換は、次の成功要因に基づいています。

• トップマネジメントのサポート。 マネジメントが民主化の取り組みを承認したとしても、積極的にサポートする準備ができているわけではありません。トップマネジメントの監督と関心を示さないと、旧来のやり方に戻ることは簡単です。
• 明確に定義されたビジョンと計画を持つこと。 民主主義を宣言することと、それを築くことは別のことです。組織内でのオープンデータの役割に関するビジョンや行動計画がない場合、データの民主化の発展は初期段階を超えないことが多いです。
• 異なるチーム間でデータを共有する意欲。 デモクラシーは相互信頼と協力を基盤とした開かれた社会です。ただし、組織内のチームは、それを追加の手間だとみなしたり、お互いの足を引っ張ったりすることがあります。
• データ関連のイニシアチブを促進して可能にすること。 ビジネスユーザーによるデータ駆動のイニシアチブは、必ずしも望ましい結果を生み出すわけではありませんし、それを速く行うわけでもありません。労働者に引き続き実験を行うよう促すには、革新の可能性よりも短期的な生産性を選ぶことが重要です。

これらのことは、一瞬で達成することはできません。組織の文化を変革することは、機会に満ちた長くて曲がりくねったプロセスであり、やる気をなくしたり、立ち上がるチャンスがたくさんあります。

結論

ウィンストン・チャーチルによって有名にされたフレーズ「他のすべての選択肢以外の政府形態として民主主義は最悪である」と同じように、データの民主主義にも当てはまります。組織のデータを民主化しようとする試みは、必ず欠陥があり、多くの障壁に直面します。しかし、私たちが知る中で最善の方法です。絶えず増え続けるデータ資源を閉じ込め、ほとんどのビジネスユーザーをわずかなデータ専門家に完全に依存させることは持続可能な代替策ではありません。

組織の問題に対する奇跡の解決策としてのデータの民主主義への熱狂は、現実の障害に直面した時に鎮静化します。この時こそ、真剣な協力作業、経験の組織間共有、知識の蓄積が必要となり、ビジネスデータのより民主的な管理のための条件を開発する時です。

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