2013/11/24 Category : 未選択 野村総研、「データ分析のビジネス活用」をテーマとするITロードマップを発表 「データ分析のビジネス活用」をテーマとする２０１８年度までのITロードマップ ～日本型データサイエンティストの登場を契機に活用が進展～ 株式会社野村総合研究所（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：嶋本 正、以下「NRI」）は、２０１８年度までに企業等でデータ分析のビジネス活用動向がどのように進展するかを予測した、「ITロードマップ」（＊１）をとりまとめました。 データ分析をビジネスに活用するためには、高度なデータ分析の専門家である「データサイエンティスト」の存在が不可欠です。しかし現時点では、日本企業で社内にデータサイエンティストがいる企業は８％程度と、ごく一部です。今後、現場力とコンサルタント的スキルを持つ「日本型データサイエンティスト」（＊２）が登場し活躍することで、データ分析がビジネス展開に大きく貢献する成功事例が、徐々に現れてくるとみられます。 また、米国で設置が進むCDO（チーフ・データ・オフィサー：最高データ責任者）やCAO（チーフ・アナリティクス・オフィサー：最高分析責任者）（＊３）を擁する日本企業が増え、データの管理・分析・展開に関する全社的なルールによるガバナンスの下で、既存の業務改善の域を超える戦略的なデータの活用が進むと予想されます。 【今後５年間のデータ分析のビジネス活用動向に関するロードマップ】 ■２０１３～２０１４年度：データ活用の黎明期 日本型データサイエンティストが活躍し始める 多くの日本の企業では、データ活用に関する検討が行われるものの、ビジネス上の成果につなげるまでの道筋が明確にはなっていません。その中で、一部の企業の個別プロジェクトで成功事例が現れ始め、同時に、日本企業に必要なのは「日本型データサイエンティスト」であることが理解され始めます。 「日本型データサイエンティスト」は、一般的なデータサイエンティストのように、「高度なデータ分析力を持った専門家」というだけではなく、ビジネス現場での「課題解決に向けた仮説」を立て、それを「データ分析で検証」し、「事業部門に実行を働きかけ」ていく、現場力を持った存在です。 これは、トップダウンではなく、ボトムアップで検討が進められることが多い日本の企業で、特に必要な役割だと考えます。 （キーワード）日本型データサイエンティスト ■２０１５～２０１６年度：社内の一部門の活動から、全社的なデータガバナンスへの発展期 日本企業でもCDOやCAOの設置が進み、データガバナンスが進む ２０１３年現在、すでに米国では、CDO（最高データ責任者）やCAO（最高分析責任者）を置く企業が増えつつあります。 この時期になると、日本企業でも、データ分析によってビジネス成果が得られる成功事例が出始め、データガバナンスのためにCDOやCAOが設置され、全社的なデータの管理・分析・展開が進みます。 （キーワード）CDO、CAO ■２０１７年度以降：戦略的なデータ活用の普及期 社内外のデータを自在に連係させ、ビジネスへの活用が一段と進む データガバナンスの下、自社内のデータの整備や、ネット上および実世界での多彩なデータの分析や実証環境が整備（＊４）されます。さらに、データ間の連係・融合技術の進化と外部のデータ提供サービスが活発化することにより、自社のデータと外部のデータを結びつけ、顧客に関する多面的で深い分析を行うことが可能になります。 こうして、社内外のデータを自在に連係させ、既存の業務改善の延長ではない新しい施策を展開するなど、データを戦略的に活用することができるようになります。 （キーワード）実証環境の整備、データの連係・融合技術と外部データの活用 【図：データ分析のビジネス活用動向に関するロードマップ】 ※添付の関連資料「参考資料」を参照 詳細は下記URLをご参照ください。（２０１３年１１月２９日より公開） http://www.nri.com/jp/event/mediaforum/2013/forum200.html ＊１：ITロードマップ： NRIが半期ごとに公表している、５年先までの情報技術関連の動向を予測したもの。 ＊２：日本型データサイエンティスト： 本稿では、高度なデータ分析だけでなく、一般の日本企業でデータ分析のビジネス活用を行う際に求められる、解くべき課題の発見から、分析・実証により施策を具体化し、実行を事業部門に働きかける一連の活動を行う存在を「日本型データサイエンティスト」と称する。ロジカルシンキング、仮説構築、コミュニケーション、意思決定支援といった、コンサルタントと類似のスキルが必要とされる。 ＊３：CDO／CAO： セキュリティやプライバシーへの配慮を含めた全社のデータガバナンス、分析とそれに基づく課題解決施策の実行、およびそれらに必要なIT基盤の設計に責任を持ち、企業におけるデータ分析のビジネス活用を統括する存在。 ＊４：実証環境の整備： データ分析によって見つかった施策の実証のために、例えば、店舗、顧客が利用する機器、営業員、コンタクトセンターといった顧客接点を、施策の仮説に基づいて変更できるようにした実証環境を整備すること。 PR Comment0 Comment Comment Form お名前name タイトルtitle メールアドレスmail address URLurl コメントcomment パスワードpassword
