BIプロジェクトで起こる問題

こんにちは、OHiroです.
最近更新をさぼってましたが仕切り直してまた書き続けていきたいと思います。

先日こんな記事が出ていました、
Avoiding The Most Frequent Problems in BI Projects

個人的にはぐっと感じるものがあったので、今日はBIプロジェクトで発生する問題について考えてみようと思います。
BIプロジェクトの失敗はシステム業界ではよく聞きます。「金つぎ込んだ割に使われない」「遅くて使い物にならない」「正直、役に立つ情報がない」など、耳が痛くなるほど聞いてきました。
なぜ、BIプロジェクトは失敗するのでしょうか。その理由についてレポートに書いてありました。

1. プロジェクトチームのリソース不足
- Lack of resource on the project team

2. 不明瞭なビジネス・分析要求
- Unclear requirements

3. データマイグレーション
- Data migration

4. ソフトウェアに関する問題
- Software-related issues

5. タイトなプロジェクト実行期間
- Tight deadline

6. トレーニングに関する問題
- Training-related issues

7. マネジメント層からの支援不足
- Lack of support from management

8. 製品のカスタマイズ要求
- Customization of the product

9. 予算の超過
- Costs higher than expected

10. 熟練した導入パートナーの不足
- Lack of expertise of the implementation partner

11. プロジェクトマネジメントの欠如
- Lack of resources

12. 導入パートナーの不足
- Lack of expertise of the implementation partner

13. プロジェクトチームのコミュニケーション不足
- Lack of communication in the project team

ふむふむ、"間違いないな"というのが印象です.
(むしろBIプロジェクトに限らず、ほかの基幹系システムの導入にも当てはまる内容ではないかと思います。)
このような経験をしていないエンジニアは（日本では）いないのではないかなと思ったりします.

このような問題が起きる背景には、"分析という業務が定義できない難しさ"があるのではないかと思います。

例えば、「決済のパターンをすべて定義してください」と言えばある程度は網羅的に定義できるでしょう。
しかしながら「分析のパターンをすべて定義してください」と言われるとどうでしょう。
売上が伸びなかったときに、天候を見るケースもあれば、競合のキャンペーンや地域のイベント状況など、分析の観点は多く存在しそのすべてを定義することは不可能だと思います。

そのためBIへの要求は必然と「柔らかい」要求になるわけで、それをシステムに落とし込むというの至難のワザです。

というのがこれまでの話でした。

しかし近年のITや開発手法の進化によって、そんな「柔らかい」分析要求に対して、「満足できる形で要求に応えられる環境」が整い始めていると思います。
具体的な対応手段はこの後の記事で考えるとして、解決すべき根本的な問題について先に考えてみたいと思います。

私の感覚では、

1. 分析の目標設定のあいまいさ
2. 分析に対するマネジメント層の理解不足
3. エンジニアのスキル不足

これを「さばく」武器を持つことが今後のBIプロジェクト、しいては企業のデータドリブン化には不可欠だと考えています。
次回は、この問題の具体的な解決に必要な"考え方"とそれに必要な"武器"について考えてみたいと思います。