データ分析における「仮説の立て方と検証」について理解する

データ戦略を実行するためには、戦略が正しいだけでなく、正しく実践できるかを綿密に考える必要があります。その実践の上で、以下2点を押さえる必要があります。

• 目標を達成するためのアクション（イニシアチブ）を定義する
• 実行/測定計画

この2点を軸として、掘り下げた内容を解説していきます。
(参考元: Atwal, Harvinder “Chapter 2. 2. Data Strategy.” In Practical DataOps: Delivering Agile Data Science at Scale, edited by Atwal, Harvinder. Isleworth, UK: APRESS, 2020.)

H2 データ戦略を実施する

データライフサイクルの各段階で定義されたデータ戦略の目標ごとに、複数のデータ戦略イニシアチブ (目標を達成するためのアクション) を作成する必要があります。
データ戦略イニシアチブには、短期的なものもあれば、長期的なものもあり、一連のイニシアチブの段階的なものもあります。
以下、データ戦略イニシアチブについて、テーマごとにポイントをおさえながら解説します。

H3 データライフサイクルの目的

• データライフサイクルの各段階の目的は、阻害要因やボトルネックを取り除き、他の段階や組織の目標に利益をもたらすことです。
• データ戦略のスポンサーが促進する定期的なレビュー、透明性のある計画、オープンなコミュニケーションにより、視点が分断されるリスクが軽減されます。ただし、データのライフサイクル全体をサポートするためには、さらなるプロジェクトが必要です。

H4 見出しサンプル

本文テキストが入ります

H5 見出しサンプル

本文テキストが入ります

H3 スキルの取得

• データ戦略をサポートするための新しいスキルが必要です。
• データガバナンスにはデータスチュワードとデータ所有者が必要であり、データサイエンティストにはソフトウェア開発スキル、データエンジニアにはクラウドコンピューティングのスキルが必要です。
• 新しい需要に対応するために、社内の人員をトレーニングしたり、外部から採用したりするためのデータ戦略イニシアチブがあります。

H2 まとめ

組織におけるデータ戦略について、データ戦略イニシアチブとその実行・測定計画について解説をしましたが、データ戦略は「絵にかいた餅」ではなく、それを実行してフィードバックを得続けることに価値があります。その実行を成し遂げる際には、効率的なツールの活用が不可欠となります。