エンジニアリングアナリティクス：データオペレーションを向上させるエラスティックな補完

データエンジニアリングとビジネスアナリティクスの間の根本的な隔たりは、急速に進化するデジタル環境において組織がどのように運営されるかを複雑にしています。企業は無数のソースから構造化および非構造化データの前例のない量を管理していますが、多くの組織が有意義なビジネス価値を抽出するのに苦労しています。核心的な問題は、データインフラストラクチャを構築・維持するチームと、タイムリーで正確なデータ駆動型の洞察に依存するチームとの間に存在する、持続的でコストのかかる断絶です。データエンジニアリングとビジネスアナリティクスをサポートするソリューションを効果的に統合するためには、リーダーシップがこの隔たりがどのように形成され、技術的および運用的な次元でどのように現れるかを理解することが極めて重要です。この課題に対処するには、テクノロジー、プロセス、組織文化を含む包括的なアプローチが必要です。この取り組みは単純なツールのアップグレードではなく、データエンジニアリングとビジネスアナリティクスの機能によって導かれる、クロスファンクショナルな変革です。

スペクトルとしてのデータ作業—アナリティクスからエンジニアリングまで

IBMによれば、ビジネスアナリティクスとは、データを処理、マイニング、可視化してパターン、関係性、洞察を明らかにし、より良いビジネス意思決定をサポートする統計的手法とコンピューティング技術を指します。アナリティクスは、実行可能な洞察を通じてパフォーマンスを向上させ、リスクを軽減し、効率を高めることでその価値を証明します。アナリティクスチームは、通常は一連の主要業績評価指標（KPI）である継続的なメトリクスを通じて、これらの関係性とパターンを追跡します。INFORMSのアナリティクスフレームワークは、これをビジネス上の問題から始まり、ソリューションのライフサイクル管理に至るサイクルとして説明しています。アナリティクスプロセスは問題の枠組みによって導かれ、テクノロジーによって支えられています。

ビジネスニーズに駆動されるアナリティクスチームは、迅速に洞察を提供するプレッシャーに直面し、そのワークフローを支える「新鮮な」データに依存しています。古くなったデータは、古くなった洞察しか生み出しません。チームは、データを短時間またはほぼリアルタイムで処理し、真のビジネス価値を提供する洞察へと変換するデータインフラストラクチャへのアクセスを必要としています。

データエンジニアリングは、このスペクトルの反対側を表し、インフラストラクチャとテクノロジーの要件によって駆動されます。IBMはデータエンジニアリングを「大規模なデータの収集、保存、分析のためのシステムを設計・構築する実践」と定義しています。この作業は洞察の提供を支えるものですが、データエンジニアリングのワークフローはアナリティクスフレームワークとは明確に異なり、データの物流と倉庫管理に焦点を当てています。

シンコペーションされた緊張と補完

データエンジニアリングチームとアナリティクスチームの間の緊張は、ほとんどの場合、異なる時間尺度と競合するワークフローの要求から生じます。エンジニアリングチームによるインフラストラクチャとツールの意思決定は、システムの採用率、技術革新、ITキャパシティ、そして限られた人材市場におけるリソースの制約に依存します。アナリティクスタスクは、洞察提供の燃料となる中間生成物として取り込まれたデータに依存します。これにより、アナリティクスチームは、データエンジニアリングが構築した既存のインフラストラクチャ内で作業しながら、将来のニーズを予測し、伝達する必要があります。

これらの違いは、異なる単位期間の時間枠を持つデータオペレーション（DataOps）機能が存在する連続体を生み出します。このシンコペーションされた交換は、時に補完的であり、時に衝突を起こしやすいものです。これらの時間枠を統合するには、クロスファンクショナルなコミュニケーションとビジネスプロセスの整合のための組織的能力が必要です。もしアナリティクスチームが時代遅れのインフラストラクチャに縛られているならば、レガシーシステムの技術的負債が洞察提供の速度を低下させ、競争優位性を弱めてしまいます。もしデータエンジニアリングチームが迅速な対応への期待に縛られたままであれば、コンプライアンス、ビジネス継続性、セキュリティ、品質、市場への露出が危険にさらされます。

DataOpsにとって、成功は、チーム間で状況に応じたエラスティックな補完を一貫して特定することにかかっています。最近の研究では、ビジネス戦略とデータアナリティクス戦略の整合が、市場対応の俊敏性として活用されるビッグデータアナリティクス能力を強化することが明らかになっています。さらに研究は、ビジネスとデータサイエンス戦略の整合が、データ価値を成功裏に獲得するために不可欠であることを支持しています。

共通の課題

新興テクノロジーは、データインフラストラクチャの急速な変更を要求します。情報システムが複雑さを増すにつれ、チームはこれらの課題に対処するためにより高度なモデルとアーキテクチャ表現を開発しています。同様に重要なのは、技術設計と組織的・社会的ニーズとの整合です。大規模なデータインフラストラクチャシステムを運用上のニーズに適応させるには、多くの場合、プロセス発見が必要であり、エンジニアリングチームは実際の使用に基づいてシステム要件を決定するためにイベントログを分析します。

これらの反射的なプロセス改善の実践は、希少なエンジニアリングとITの時間を奪い合い、データエンジニアが直面する時間遅延の蓄積を反映しています。DataOpsのスペクトル内の各チームが異なるメトリクスを監視するため、パフォーマンス要件をパイプライン開発に変換することは、不整合とコストのかかるエラーにつながる可能性があります。

なぜ車輪の再発明をするのか？

Gartnerのレポートは、専用のデータおよびアナリティクスアーキテクチャの規律を、運用戦略とリソース配分を実現するために不可欠なものとして特定しています。ビジネスと技術アーキテクチャの整合は、テクノロジー駆動型のビジネス環境においてますます重要になっています。

プロセス整合は、組織的調整の欠陥を明らかにする速度と規模で現在発生している、古くからの運用上の課題です。部門横断的なプロセス整合をサポートするいくつかの手法があります。ビジネスプロセス管理（BPM）とデータガバナンス（DG）は、組織がこのニーズに対処するのに役立つ2つの確立されたフレームワークです。ビジネス成果に対するテクノロジー戦略の影響力の増大は、テクノロジーとビジネスプロセスの整合をサポートする規律の重要性を高めています。

マスターデータ管理（MDM）とDGは、ビジネスプロセスとデータオペレーションを整合させる効果的な規律として登場しました。MDMとDGを確立しているDataOpsチームは、運用効率を向上させるためにエラスティック補完の原則を適用するのに最も適した立場にあります。明確なデータ所有権の役割と確立されたアーキテクチャ規律は、技術的およびビジネス戦略の成果をサポートするために、プロセス整合とクロスファンクショナルなコミュニケーションを強化します。整合されたDataOpsは、データバリューチェーンの全スペクトルをビジネス戦略に向けて活用します。

データ品質とデータ整合性のフィードバック解釈は、データエンジニアリングチームとアナリティクスチームに共通する課題です。エンジニアとアナリストの間の翻訳ギャップは、テクノロジー戦略とビジネスモデルの整合を含む、アーキテクチャレベルでのより広範な問題を反映しています。インフラストラクチャの開発はビジネスニーズに遅れをとることが多いため、コミュニケーションの回復力は、組織がデータ価値獲得を実現するための速度制限要因となっています。離職率、市場の不確実性、技術的負債、内部リソース競争は、クロスファンクショナルなコミュニケーションプロセスがプレッシャー下でどのように機能するかについて疑問を投げかけます。アナリティクスチームとエンジニアリングチームの間のつながりを、高圧状況下での実装、精度、確実な実行を通じて強化することは、エラスティックなデータオペレーションに向けた重要な変革を表しています。