会社の規模が小さいときは、データチームが完全に１つの組織に集権化されていることは問題にならないかもしれません。しかし、会社が大きくなるにつれ、問題が生じてきます。1つの組織がすべてのビジネスユニットをサポートしているため、個々のビジネスユニットに十分な時間とリソースを割くことができないかもしれません。その結果、重要なインサイトを得るのが遅れたり、古いデータや不正確なデータに基づいて意思決定が行われたりすることがあります。一刻を争う需要があるプロジェクトでは、需要に応じて、適切な優先順位がつけられない可能性があります。さらに、データスペシャリストは特定のビジネスユニットで直接仕事をしていないため、そのビジネスユニット固有のニーズや要件を十分に理解していない可能性もあります。
これらの問題に心当たりがある場合は、データチームの分散化と、管理が容易なローコードデータソリューションの導入を検討すべき時期にきていると言えるでしょう。
データチームの構造
データチームの構造は、集中化の度合いに基づいて分類され、主に3つのアプローチがあります。
- 完全な非中央集権型：非中央集権型のデータチームは、サービスを提供するビジネス部門に所属しています。最高データ責任者（Chief Data Officer）を置かず、ビジネス部門は完全に独立しています。
- ハイブリッド：中央集権型と分権型のデータチームが混在しており、一般的にはチーフデータオフィサー部門がファシリテーターの役割を果たすフェデレート型として設定されます。データチームのリソースのほとんどはビジネス部門に組み込まれ、その職務に責任を持ちます。
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完全集権型：CDOユニットはほとんど、あるいは完全に自己完結しており、ビジネスユニットに対して包括的な戦略とガイダンスを提供します。集約化された部門では、一般的にデータに関するあらゆる役割を担っています。
組織に適したデータチームの構造は、利用可能な技術リソースやアナリティクスの取り組みの規模など、さまざまな要因によって異なります。そのため、将来の成長や予期せぬ事態に備えた柔軟なフレームワークが有効です。
分散型のメリット
ハイブリッド型や分散型のデータチームは、データチームをビジネスユニット内に移すことで、組織的な問題に対処します。管理部門のオーバーヘッドや、ビジネス部門とデータチームの間の行き来をなくすことで、組織内のデータ活用方法を大幅に改善することができます。また、別のメリットとして、こうした専任のデータチームは、貴重なドメイン知識を得ることができ、ビジネス部門がデータを使用する上で新しい方法を見つけたり、その組織の一員として何が最も重要であるかを十分に理解することができます。
各ビジネスユニットには独自のデータチームがあるため、自分たちのプロジェクトが他のユニットよりも優先順位が低いことを心配する必要はありません。データチームの要求を完全に把握し、それに応じた計画を立てることができるのです。
ハイブリッドデータチームのメリット
完全に分散したデータ構造では、ビジネスのニーズに応えられない場合があります。データサイロが発生したり、インフラが複雑化したり、さらには包括的なデータ文化や戦略が欠如してしまう可能性があります。
ハイブリッドアプローチでは、分散化と集権化の両方のメリットを活用しつつ、デメリットを最小限に抑えることを目指します。最高データ責任者は、データ戦略、標準化、ガバナンスなどの問題に対処する一方で、ビジネスユニットがある程度独立した意思決定を行えるようにします。
データチームは、各ビジネスユニットのニーズをよりよく満たすためのドメイン固有の知識を得ることができる一方で、集中化されたリソースを持つことでスケールメリットを得ることができます。
データチームのリソースを最大限に活用するには、ローコードソリューションを活用することが有効です。
ローコードが分散型データチームにもたらすメリット
分散型のデータチームは、ビジネスユニットに組み込まれた状態で独立して活動しているため、データ分析に必要なデータパイプラインやその他のツールの構築をIT開発者に任せて待つといったことを望まない場合があります。また、開発リソースは限られているため、ビジネス分析やデータサイエンティストに作業の一部を任せることは理にかなっています。
ローコードソリューションは、これらのユーザーが完全な開発バックグラウンドを持たずにデータパイプラインを作成することを可能にします。これらのツールはユーザーフレンドリーで、データチームの生産性を向上させる様々な方法を提供します。これらのツールは一般的に学習曲線が簡単で、合理的な開発体験を提供します。
データチームは、新しいデータパイプラインが必要になったとき、新しいデータソースやアドホックな分析要件を満たすために、すべてを迅速にセットアップすることができます。その結果、ビジネスユニットのインサイトまでの時間が大幅に短縮されます。
分散したデータチームにとってのローコードのもう一つの利点は、全体的なアジリティの向上です。IT開発チームが要件を満たすのを待つことによる機会費用を支払うことはありません。その代わり、新しいプロジェクトや技術、市場の変化に素早く対応することができます。
ローコードツールを最大限に活用するには、データチームにある程度のコーディングの知識が必要ですが、ノーコードツールも存在します（また、両方のタイプを提供する製品もあります）。
データチームにとっての抽出・変換・読み込みツールの役割
ETL（Extract, Transform, Load）ツールは、データチームが扱う様々なデータソースやデータ量をより簡単に、より効率的に処理することができます。ETLツールは、データソースからデータを抽出し、必要な変換を行い、データストアにロードする作業を自動化します。このテクノロジーの仕組みは次のとおりです。
- 抽出： 元のソースからデータを抽出し、ETLツールにもってくる部分についてスケジュールを設定できます。手動でデータを抽出する必要がないということは、データチームが時間のかかる単調な作業に時間を費やすことがないということです。その代わりに、データチームはそのデータをどのように利用して、自分たちの所属するビジネスユニットのインサイトを促進するかに集中することができます。
- 変換：抽出されたデータは、変換ステップを経ます。データウェアハウスに移行する前にデータをクレンジングしたり、データストアに届いた時点ですぐに作業ができるようにデータを標準化したり、プロジェクトで最も重要なデータに集中できるようにデータを制限したり、テーブルを結合したり、必要な方法で列をソートしたり、すべての規制に準拠するために機密データを削除またはマスクしたりすることができます。
- ロード：変換されたデータは、データウェアハウスやデータレイクに自動的にロードされます。
Integrate.ioを使ったローコードデータパイプラインの利点
Integrate.ioは、分散したデータチームにローコードおよびノーコードのETLソリューションを提供するデータ統合プラットフォームです。Integrate.ioのようなプラットフォームを使用することで、優れたデータセキュリティ、合理化されたプロセス、および標準化を提供する一方で、分散したチームがコントロールを持ち、ビジネスユニットのデータ要件に対応することができるため、CIOの満足度を高めることができます。
Integrate.ioのローコードデータパイプラインは、分散したデータチームを強化する方法をいくつか紹介します。
- すでに使えるデータ変換機能
- 多くのデータ統合ユースケースのサポート
- データパイプライン構築のためのビジュアルインターフェース
- より複雑な要件のためのAPIアクセス、リッチな表現言語、およびWebhooks
- データパイプラインの監視
- 100種類以上の一般的なデータストアやSaaSアプリケーションとの統合
- スケーラビリティ
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