ビジネス現場をデータドリブンに変える！新世代ツールで実現するデータ活用スキルの普及
データ活用人材になるためのデータエンジニアリングスキルという壁
ビジネス現場でのデータ活用人材育成は、今日においては必須のテーマとなっています。
しかし、それがうまく進められている現場は決して多くはありません。
データ活用人材には、一般的に、ビジネススキル・データサイエンススキル・データエンジニアリングスキルが必要と言われます。
ビジネススキルは、ビジネス課題やその背景を熟知・理解し、それを分析課題に置き換える能力、
データサイエンススキルは、論理的思考・数学・統計学などを用いて情報処理をする能力、
データエンジニアリングスキルは、分析に必要となるデータを、自在に収集・保管・加工・処理を行うことができる能力です。
しかし、特にビジネス現場においては、データエンジニアリングスキルの習得の難しさがデータ活用人材育成を阻んできました。今回は、最新の技術を使うことで、このデータエンジニアリングスキル習得の壁をどのように乗り越えることができるのか、ということをテーマにお話したいと思います。
課題解決の方向性
従来、この課題に対しては、大きく分けると2パターンの方向性の施策が行われてきました。
1つ目が、データエンジニアリングスキルセットそのものを、ビジネス職に教育しようとする方向性です。例えば、SQL研修・Python研修などを行うことがそれにあたります。
2つ目が、データエンジニアリングスキルを補完するようなツールを導入する方向性です。例えば、Excel研修やBIツールの導入などを行うことがそれにあたります。
もしくは両方を行う現場もあります。
少数精鋭であれば、1つ目の方向性を取るのもありですが、一定以上の人数がいてビジネス職間でも基礎スキルがばらついている場合には、2つ目の方向性を取る方が効果的です。
加えて、1つ目の施策は、効果が出て自走できるまでは、内部のエンジニアリソースまたは外部の教育リソースが必要となるため、相当計画的に行わない限り、難しいケースが多いのが現状です。
そのため、まずは2つ目の、データエンジニアリングスキルを補完するツール導入の検討を行うのが良いと考えられます。
従来の、データ活用におけるエンジニアリングスキルを補完するソリューション
従来、データエンジニアリングスキルを補完するアプローチの解決策としては、 1.Excelの活用 2.BIツールの導入 が存在しました。しかし、それぞれのソリューションのどちらもデータエンジニアリングスキルを補完するものとしては十分ではありませんでした。
1.Excelの場合
Excelの場合は、大量データの処理ができないこと、データ統合・連携の工数、削除・改変のリスク、コラボレーションの困難さ、が課題となります。特に、今日におけるデータエンジニアリングは複数データソースのデータから抽出した数十〜数百万行のデータを処理することは常態的にあるため、データ量やデータソースが少ない場合は問題ないかもしれませんが、早晩耐えることができなくなります。これはExcel自体が本質的にはデータ管理するためのデータベースではなく、表計算アプリケーションであることに起因します。
2.BIツールの場合
BIツールの場合は、Excelと異なり、大量データ処理、複数データソースの統合・連携は比較的容易に行うことができます。しかし、BIツールの場合は、いわゆるコードを記述するよりは簡単でも、これまで慣れてきたExcelなどに比べると操作が難しく、それが原因で使われなくなることが多い状況です。ガートナー社の調査でも、BIツールへの不満の1位は「ツールの使い方が難しい、使いこなせない」で37%にものぼっています。
出典：ガートナー調査：BI導入企業の割合と普及率の隔たりに見る、日本企業の現実
https://kn.itmedia.co.jp/kn/articles/1905/16/news044.html
次世代のソリューション「Morph」
従来のソリューションの課題を解決するためのツールとして開発したのがノーコードデータマネジメントSaaS「Morph」です。
Morphは大量データの処理性能とデータソースの統合・連携の容易さという従来のBIツールの特徴を備えつつ、新しく自然言語インターフェースを用いたAIによるデータ操作機能を備えることで、だれでも簡単にデータ操作を行うことを実現しました。
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