人材はいるか
企業の内外に存在する様々なデータを有効に活用し、企業経営に役立てていくことへの関心が高まっている。
近年のＩＴの進歩に伴って、企業が活用可能なデータの種類が急速に広まったことが背景にある。
実際、ビッグデータの活用を組織的な検討課題としている企業は多い。
企業内には様々なデータ活用のニーズがある。
商品企画部は商品開発への活用、物流部門はＳＣＭ（サプライチェーンマネジメント）の最適化、人事部は労務管理の高度化、生産部門は設備メンテナンスの向上など。
しかし、データ活用には様々な専門性が求められる。最大の問題は、それを担える人材がいるかどうかだ。
組織対応が実際的
データ分析をする人のことをデータサイエンティストと呼ぶ。
そのスキルは多岐に渡り幅広く定義されている。
そのうちのどの程度のことができれば成立するのか分かりづらかったりする。
実際、データ活用に求められる専門性は幅広い。そのためこれを一人の人材に求めることは難しいだろう。
しかし、必要な専門性を分解し、それぞれの専門性を持つ人材を集めることならできそうだ。
よって特にそのデータ活用には組織化が有効な手段となる。
データサイエンティストとかデータ分析とか統計学などの言葉から感じられる難しい印象も、ハードルが高いと感じられてはいても、分解して考えることで理解のとっかかりが得られそうだ。
押さえておきたいこと
データ分析に関わらず、組織作りには順番がある。
まず今やっている実務の把握。
次に会社としてやりたい状況の定義、そしてメンバーのスキルとやりたいことの把握、効果を最大化するための体制の検討などだ。
しかし、専門性の高い職種を組織する際、マネージャーがその範囲全てにおいて深い知識を持つのはなかなか難しい。
データ分析でも同じことだ。
また、いかに専門性が高い能力を持っていても、分析対象になる事業の理解と基本的なビジネススキル、中でもコミュニケーションスキルと課題解決スキルがないと、なかなか事業に貢献しづらい状況になってしまう。
まずは第一歩を
先日、全社員のデータリテラシーを少しでも高める施策やツールの充実に投資しているという会社の話を聞いた。
「データからどんな気づきを得られるかが勝負。そんなときに必要になるのは現場で培った業務知識や経験だ。データと分析ツールを現場の社員に開放し、新たな知見を見つけたい。そのためにも社員のデータリテラシーを上げていく」と語る。
データはいくらでも集められる時代になった。
「全員分析経営」という言葉もあるように、一般の社員がデータリテラシーを高められる機会を設け、データサイエンティストやその予備軍を数多くそろえられる企業は「攻めのIT経営」の実を得られることだろう。
まず第一歩を踏み出す時だ。
