デジタルトランスフォーメーションアナリティクス
概要と重要性
デジタルトランスフォーメーションとは、デジタルテクノロジーを使用して企業の運営方法や顧客サービスの方法を劇的に変えるプロセスや戦略を指します。この言葉はデジタル化の時代に入ると、いたるところで使われるようになりました。そのため、あらゆる組織は – その規模や業種を問わず – データやテクノロジーへの依存度が高まり、より効率的に業務を遂行し、顧客に価値を提供するようになってきています。
デジタルトランスフォーメーションの歴史
コンピュータテクノロジーは、数十年前から存在していますが、デジタルトランスフォーメーションの概念は、比較的新しいものです。1990 年代に主流インターネットの導入とともに到来しました。その時以来、デジタルテクノロジーが社会にもたらしたものと比べると、従来の形式のメディア（文書や写真など）を1と0に変換する機能の重要性は薄れてしまいました。今日、デジタル化は、生活のあらゆる部分に影響を及ぼし、働き方、買い物、旅行、教育、統治、生活などに影響を与えています。
デジタルトランスフォーメーションは、通常、ビジネスの文脈でもたらされます。デジタルテクノロジーの導入により、新たなビジネスモデルと収益源が急速に生まれました。人工知能 (AI)、 クラウドコンピューティング 、およびモノのインターネット (IoT)などの新興テクノロジーが変革を加速する一方で、データ管理やアナリティクスのような基礎テクノロジーが、デジタルトランスフォーメーションから生じる大量のデータを分析するために必要となります。
デジタルトランスフォーメーションは、単にテクノロジーの話ではありません。それは、人、ビジネス、およびテクノロジーのインターセクション（交差するところ）で発生するもので– いずれもより広範なビジネス戦略の影響を受けます。テクノロジーまたはテクノロジーを利用したデータを効果的に活用することで、組織はダイナミックなビジネス変革を実現でき、成功を収めることができます。
デジタルトランスフォーメーションは、以下の要素を組み合わせることで実現できます。
人員
人材の採用は始まりにすぎません。成功する変革プロジェクトには、組織構造と文化が等しく重要になります。
業務担当者
適切なビジネス戦略は、内部プロセスのデジタル化と新しいビジネスモデルの開発を推進できます。
テクノロジー
AI や IoT などの新興テクノロジーと、データ管理や分析などの基礎テクノロジー
この融合によりデジタルビジネスに命が吹き込まれ、組織はデジタルエクスペリエンス、デジタルオペレーション、デジタルイノベーションを実現できるようになります。デジタルビジネスでは、迅速にイノベーションを起こし、イノベーションをスケールアップして、customers value（顧客が適正と認める価値）のあるデジタル製品とサービスを提供できます。
今日の世界におけるデジタルトランスフォーメーション
デジタルトランスフォーメーションへの旅は、リサーチから始まります。ここでは、このトピックをわかりやすく説明し、成功への道に導くための洞察に富んだ 3つの資産について紹介します。
CIOの目線
世界中のCIOやテクノロジーイノベーターに会い、デジタルトランスフォーメーションへの取り組みについて話を聞きましょう。彼らの話を通じて、組織のタイプや規模に関わらず多くの組織が同じ課題に直面していることが分かるでしょう。また、成功したCIOがどのようにイノベーションを達成してきたかを学びましょう。
アナリティクスプラットフォームを進化させる
クラウドで成功するためにはどうすればいいのかお悩みですか？企業がクラウドに移行する理由やクラウドベースのデジタルトランスフォーメーションへの取り組みの現状、また、デジタルエコノミーと同期するためにアナリティクスを移行する際に直面する課題について学びましょう。
デジタルトランスフォーメーションを成功させるための4つのヒント
デジタルトランスフォーメーションへの旅を始めましょう。クラウドを進化させ、アナリティクスを業務に組み込み、最終的にAIを使ってデータから価値を生み出すとはどういうことなのかを学びましょう。
デジタルトランスフォーメーションとは、ビジネスプロセスの価値を最大化し、それを顧客に還元すること、そしてデータとアナリティクス（分析）を活用して新たな革新的エクスペリエンスを生み出すための十分な機敏さを備えることを指します。デジタルトランスフォーメーションの旅を体験してゆくにつれて、組織はアナリティクス主導型になり、組み込みAIテクノロジーが自然に適用されるようになるでしょう。
中小企業のトランスフォーメーション
業界全体で、中小企業は大規模企業と同様に、デジタルトランスフォーメーションの導入でさらに大きなメリットを享受しています。クラウド、高度な分析、自動化は、新規顧客の獲得と維持、業務の合理化、新たな期待への対応という目標を達成するために活用される主要なテクノロジーの一部です。
画像をクリックして詳細を見る
デジタルトランスフォーメーションの仕組み
ビジネスは、デジタルトランスフォーメーションの 3 つの要素 – 人、ビジネス、テクノロジー – がすべて連携して機能しない限り、デジタル化のメリットを完全に実現することはできません。これらの要素を組織文化に取り入れるには、最高データアナリティクス責任者 (CDAO)、最高情報責任者 (CIO)、さらには CEO などの人々の強力なリーダーシップが必要です。このようなオーケストレーションの結果として、カスタマーエクスペリエンスを念頭に置いたあらゆるアクションを実行することに重点を置いた、顧客中心のビジネスが実現します。
変化するニーズに対応するために、考え方、戦略、文化を転換することで、デジタルトランスフォーメーションの取り組みに成功した組織は、次のような成果を得ることができます：
人を惹きつけるデジタルエクスペリエンス
__
成功とは、顧客にとって重要度が高く、効果的で、感情的に魅力的と感じられるデジタルエクスペリエンスを生み出すことです。デジタル的にトランスフォーメーション（変革）を遂げた企業は、単に従来の製品やサービスに依存するのではなく、顧客が本当に望むエクスペリエンスを提供する方法を知っています。
デジタルオペレーション
__
企業は、顧客が重視するエクスペリエンスやサービスを的確に提供するために、十分な対応力と機敏さを備えていなければなりません。これを達成するには、適切なテクノロジーとプロセスを導入すること、適切な人材とスキルを持っていること、そしてコラボレーション、アイディアを得るための実験、イノベーションをサポートする組織を持っている必要があります。
デジタルイノベーション
__
デジタルイノベーションは多くの場合、イノベーションラボでの実験や、テストや学習マインドセットから始まります。しかし、組織は拡張可能なイノベーションアプローチの構築にも同様に注力する必要があり、これにはスケーリングと付加価値のある概念実証を実稼働環境に導入するための適切な投資が必要となります。
デジタルトランスフォーメーションは、各組織にさまざまな影響を与えます。しかし、成功するすべてのトランスフォーメーションには、核となる共通の要素が含まれています。
人材：デジタルトランスフォーメーションにおける人材の側面
デジタル関連の知識や技術を持つ人材を惹きつけ確保することは最も重要なことです。しかし、コラボレーション、柔軟性、スピードをサポートする適切な組織構造と文化を育てることも同様に重要です。
雇用と人材確保
デジタルファーストの企業は、できる限り優秀な社員を採用し、複数の分野に統合することで、ある分野の成果を他の分野でも共有できるようにしています。デジタル生産性とコラボレーションツールは、従業員がデジタル製品をより迅速かつ機敏に市場に投入するのに役立ちます。
組織構造
デジタルトランスフォーメーションの実践で数回の成功を収めると、企業は多くの場合、部門間の縦割り意識を取り払い、顧客サービスに特化した部門横断的なチームを結成するために組織を再編成するようになります。その次のステップは、目的、自律性、熟達感を育む組織構造を意図的に構築することです。
企業文化
イノベーション文化を根付かせ、洞察に基づいた意思決定でトップから一般社員までのすべての人材の間で継続的な改善を進めることは非常に重要です。しかし、データとテクノロジーだけでは企業の発展は限られています。文化とリーダーシップが変化の中心でなければなりません。正しい組織文化があれば、ほぼあらゆることを成し遂げることが可能なのです。
SASのクラウド・オファリングの詳細についてはインフォグラフィックをご覧ください（画像をクリックするとPDFが表示されます）。
ビジネス：成功のための組織化
デジタルとカスタマーエクスペリエンスをビジネスモデルの中核に据える強力なリーダーは、トランスフォーメーションへの取り組みを成功に導きます。このようなリーダーは、デジタルトランスフォーメーション戦略が組織内の文化的隔たりに対応していること、そして組織の目指す方向性とその背景にある理由が皆に理解されていることを確実にする責任があります。
戦略とカスタマーエクスペリエンス
顧客は多くのデジタルトランスフォーメーションプロジェクトの中心にいます。理にかなっていますよね？なぜなら、カスタマーエクスペリエンスの向上は、ほとんどの組織にとって最優先事項だからです。デジタルトランスフォーメーションの取り組みは、カスタマーインサイトを顧客中心の製品やサービスに変換するデジタル技術に依存しています。これにより、組織は顧客とより密接に関わることができ、ビジネスの価値をさらに高めることができます。
内部の分析プロセス
デジタルトランスフォーメーションはしばしば、機敏さと業務効率を高めるために活用されます。AIや高度なアナリティクスなどのテクノロジーを活用すると、社内のビジネスプロセスを改善することができ、トランスフォーメーションが可能になります。自動化によってプロセスがスピードアップする一方で、従業員はより戦略的なタスクに集中できるようになります。また、自分自身でデータにアクセスして分析や可視化などができるように設計されたダッシュボードは、従業員が洞察にアクセスしやすくし、組織全体の意思決定を迅速化し向上させます。
ビジネスモデル
進化に失敗した企業は絶滅の危機に瀕します。逆に、デジタルトランスフォーメーションの構成要素を揃え、ビジネスモデルを調整する企業は、市場とともに進化する新たなデジタル製品と収益源を生み出すことができます。Netflixが、かつてDVDを郵送していたことを覚えていますか？ビジネスモデルをデジタル化することで、Netflix は世界最大級のエンターテインメント企業に成長しました。
テクノロジー：基盤技術と新興テクノロジー
デジタルに目覚めた企業は、テクノロジーのレイヤーを積み重ねることで、顧客を喜ばせ、ビジネスニーズに応えています。データ管理やアナリティクスなどの基盤技術など、柔軟なクラウド対応プラットフォームを持つことで、ビジネスの拡張と成長が可能になります。新しいテクノロジーを採用することで、新しい製品やサービスで差別化を図り、（既存の壁を破る）破壊的イノベーションを起こすことができます。
- クラウドコンピューティング：クラウドコンピューティングにより、組織は、データ、ソフトウェア、機能に迅速にアクセスできるようになります。クラウドは、サービスの提供と利用に根本的な変化、すなわち、「Alexaなどの仮想アシスタントを使用する人たちや、Slackで通信する企業など、だれもが享受できる「破壊的なテクノロジー」を実現します。
- 人工知能：AIはプロセスの自動化、特に高速で一貫して行われる低レベルのプロセス（マイクロチップの欠陥検査など）に使用されます。また、大規模パーソナライゼーションも可能にします。その結果、マーケティング担当者は、自然言語処理を使用してコンテキストを理解し、人間のような役割を果たすチャットボットのようなスマートサービスを提供できます。
- 高度なアナリティクス：アナリティクスは、データを洞察に変換します。そして洞察は、組織がデジタル世界でイノベーションを起こすために使用するものです。高度なアナリティクスにより、洗練されたアルゴリズムを日常業務にシームレスに組み込むことができ、事実上あらゆるプロセスの速度と精度が向上します。アナリティクスプラットフォームは、データから発見、導入まで、あらゆるアナリティクスの取り組みを統合します。
- データ管理：デジタル世界でビジネスを行うということは、無限とも思えるソースから流れ込んでくる構造化・非構造化データの奔流に対処することを意味します。データは、デジタルトランスフォーメーションを可能にするテクノロジーを推進します。成功するには、組織はデータへのアクセス、準備、クリーニング、管理や制御に長けている必要があります。
- マーケティングアナリティクス：顧客中心主義は、実質的にデジタルトランスフォーメーションと同義です。進化する消費者のニーズに迅速に対応しようとする組織は、優れた顧客エクスペリエンスを提供するための重要なステップ、すなわち – 「顧客を理解しセグメント化するためのカスタマーインテリジェンスソフトウェアやツール」への依存度が高まっています。
- IoT：イベントが発生した際、IoTはリアルタイムでさまざまなデータを分析できるため、多くの変革プロジェクトで活用されます。これは、センサーや接続されたデバイスからデータを収集するだけでは全体像の半分にすぎないためです。IoTの真のvalueは、ストリーミングデータを分析し、関連データをノイズからフィルタリングして迅速にアクションを実行できることにあります。メーカーは、IoTテクノロジーを使用してサプライチェーンを最適化することに成功しています。
- ビックデータアナリティクス：ビッグデータは、トランスフォーメーションの必要性を加速させます。デジタル化によって得られたビッグデータのvalueを引き出すには、ビッグデータアナリティクスが必要です。高度なアナリティクスとAIをビッグデータに適用することで、組織はより迅速なペースで先を見据えた意思決定を行うことができます。これにより、新しいデータ主導型ビジネスの誕生に合わせてビジネスを進化させることができます。
SAS® Viya®
デジタルトランスフォーメーションの取り組みから可能な限り最高の結果を得るには、データ、人材、アナリティクスへの投資から高い利益を生み出す、信頼できる柔軟なアナリティクスプラットフォームを準備することが重要です。SAS Viyaがどのようにして、データから検出、展開まで – アナリティクスライフサイクル全体にわたって、最適なバランスの選択と制御を実現しているかをご確認ください。
データ • ディスカバリー • デプロイメント
推奨資料
-
特集：データサイエンティストのキャリアデータサイエンティストはどのようなスキル・能力を持って、どのように組織の中で活躍するのでしょうか。SAS Forum Japna2018 データサイエンティスト・キャリア・トラックでは、データサイエンティストを活用する組織や、データサイエンティストとして活躍する個人、また、人材育成に取り組む大学や企業の方に、仕事例やキャリア、学生時代に習得すべきスキルなどについて、学生の皆様に向けて講演いただきました。データサイエンティストにも、さまざまな活躍の形、それぞれの役割に応じて求められる能力があります。ここでは、各講演の内容をご紹介します。
-
ブログ記事
人工知能：ブームと現実を切り分けて認識するためにAIは “機械に更なるスマート性を” 組み込むために役立っていますが、世界を征服しつつあるわけではありません。私たちはAIに何を期待すべきでしょうか？
-
ブログ記事
機械学習のパラメータをオートチューニング機械学習で予測モデルを作るとき、課題のひとつにパラメータのチューニングがあります。このチューニングを自動で行ってくれる夢のような機能が、SAS Viya のオートチューニングです。
