セルフサービスが主流なら、IT部門は何をすればいいのか？

　何ていうか、自分たちしかできないって思っていた業務が、こうも鮮やかにツールでできちゃうと、心にぽっかり穴があいたような……。

　いやね、データ抽出や加工の作業って、時間も手間も掛かるし、ユーザー部門のリクエストに応えるのは大変だし、データマネジメント業務をセルフサービス化できるなら願ったりかなったりなんですけどね。それはそれで何か、一抹の寂しさっていうか……。

　実際、セルフサービスデータマネジメントが主流になったら、情報システム部門はこれからどうやってアナリティクスに関わっていけばいいんでしょうか。間接的でも、ITで会社のビジネスに貢献できそうだったのに。

　はあー。おぬしは本当に世話が焼けるのお。ほれ。さっきわしが言った、もう1つのキーワードがあったじゃろうが。

　え？　ああ、何だかもう1つありましたね。聞きなれない言葉だったので、しれっとスルーしちゃいました。データスチュワード……でしたっけ？　えーと。えーと。スチュワーデスの兄弟みたいなもんですか？

　ひねりがなさ過ぎるわっ、と言いたいところじゃが、良い線を行っておる。「Steward」には、執事や船室係、幹事、世話役といった意味があり、航空会社の「スチュワーデス」もここから来ておる。

　データスチュワードは、部門横断的に業務とアナリティクス、そしてITについて一定の理解とスキルを有しつつ、アナリティクスとそれに必要なデータやスキルを効果的かつ効率的にマッチングするのが主な役割じゃ。

「ユーザーの使いたいデータはどこにあるのか」「社外データはどのように調達できるのか」「他部門ではどのようにそのデータを活用しているのか」といった疑問に答えてくれる存在じゃ。

　なるほど。確かに社内のどこにデータがあるかといったことや、社内の各部門でのデータ活用の事例などは、実は情報システム部門内に情報が蓄積しています。それにシステムインテグレーター（SIer）やベンダーの担当者から他社の事例や情報を提供してもらうことも多いので、知見もたまっています。

　いつも爽やかに思い付きの難題を押し付けてくる営業本部長の北河さんも、常に「緊急」って血相変えて依頼してくるマーケティング本部データ分析部のエース羽賀さんも、一緒にプロジェクトを乗り越えた仲なので、今ではすっかり仲良しです。

　そうそう。以前、北河さんの営業本部が商品ごとの売り上げ分析をしようとしたときに、経営レポート用の商品マスターを作ったことがあるんです。実は、開発部門が使っている商品マスターと営業部門が使っている商品マスターが全く連係していなくって、経営視点での商品別収益が必要ということだったので。

　で、その後マーケティング本部の羽賀さんにこれを紹介したところ、「アナリティクスのROI（投資対効果）を測る上でも、その分類表が最適だ」ということで、そっちでも使うことになったんです。「うちのIT部門は各部門の架け橋だね」って褒められちゃいました。もう、今じゃ、北河さんも羽賀さんも、手のひらでコロコロ転がせられますよ。

　そ、そうか。って、おぬし、ちょっと腹黒くなってきておるぞ。

　データスチュワードは約10年前 、BIをサポートする組織である「BICC（ビジネスインテリジェンスコンピテンシーセンター）」の必要性が叫ばれる中で定義されておったが、最近のアナリティクスの広まりによって、その役割の重要性が再認識され始めている。最近では、必要となるデータやスキルの全てを組織内で準備することが現実的ではなくなってきており、全社横断的な知見と外部ナレッジに一番近い位置にいるIT部門こそ、データスチュワードの役割を担う、最適な立ち位置といえるかもしれん。

　データスチュワード……。すてきじゃないですかっ。ビッグデータアナリティクスを支える情報システム部門の新たな役割として、不足はありません。私何だか、がぜんやる気が出てきました。最近は、ユーザー部門から「IoT（モノのインターネット）データの活用」についての問い合わせも多いんですけど、データの場所や活用方法など、これはまさにデータスチュワードの腕の見せどころですよね。

　あ、ところでIoTデータって蓄積するとすごいデータ量になりますよね。ということはビッグデータの一種って考えていいかなって思っているんですけど、何か気を付けないといけないポイントとかあるんでしょうか。

　って、仙人。ど、どうしたんですか？　何で川の真ん中につっ立っているんですか？　しかもそこ、激流ですよ。濁流ですよ。水量も多いし早いし、そんな流れの中に居たら危ないですよー！

（第4回に続く）