データの信頼性を追求することが重要

Gartnerがデータ活用と分析のリーダーに向けて発行した「4つの処方箋」（1/2 ページ）

データ分析の価値を引き出すために、CIO（最高情報責任者）とデータ専門家は、虚偽の事実、多様性への対応、複雑さ、リテラシーという4つの課題を克服しなければならない。さらに、バイモーダルITは忘れることだ。

公開 2018年05月30日 09時01分

著者

Linda Tucci

[TechTarget]

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リテラシーの醸成が大切

　「データ活用と分析のリーダーになることが重要な時代だ」と話すのは、調査会社Gartnerでリサーチ部門のバイスプレジデントを務めるリタ・サラム氏だ。同氏は、2018年3月に開催されたイベント「Gartner Data & Analytics Conference 2018 in London」で司会を務めた。この発言の理由は、情報に強いと考えられる企業の評価は市場平均の2倍近くの価値になるためだ。また、データが攻撃対象になっていることもその重要性を高めていると、同イベントに出席した情報専門家は考えている。同氏は、Gartnerの調査を引用しながらこのように話した。

　「フェイクニュースが政治的に有効な武器になっている。間違いなく、フェイクニュースは虚偽のデータであり、アナリストにとってはデータを信頼できないことが問題になる。同様に、この場にいる全員にとってはデータの品質を確保し、信用の根拠を提示することが最も重要な職務になる」

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　イベントのキックオフとなるプレゼンテーションは、データ活用と分析のリーダーの仕事を国政に関連付けたことと、政治的な視点を取り入れた点が注目に値するものだった。その中で、サラム氏とそのGartnerの同僚が出席者に警告したのは、企業でのデータ活用を促進しようと努めるなら、4つの「難題」を克服しなければならないことだった。成功するには、次のことを行う必要があるという。

1．データへの信頼を確立する。

2．人、スキル、データの種類の多様化を促進する。

3．自動化によって複雑さに対処する。

4．データリテラシープログラムを考案する。

　これらの課題への対応方法について、Gartnerからのアドバイスが示された。その中には、フェイクニュースに対するサラム氏の呼びかけのように、刺激的でありながら価値ある意見が幾つか含まれている。例えば、多様性の課題では、自閉症の傾向のある人の雇用を勧める提案が行われた。また、データサイエンスにおけるバイアス（先入観）の教訓として、アルゴリズムによって判決が下された最高裁判所の判例も引用された。リテラシーの課題では、事前にデータ習熟度テストを受けていない従業員が企業データを利用してビジネスの意思決定を下すことの健全性に疑問が投げ掛けられた。

　基調講演では、意外なことがもう1つ告げられた。それは、バイモーダルITはもはや十分ではないということだ。バイモーダルITとは、Gartnerが2014年に生み出した言葉で、デジタルビジネスをサポートするのに最適な2層構造のITアプローチを表す。

　「この3年間、ステージに上がるたびにバイモーダル戦略を推奨してきた。これは、十分に確立された製品コンテンツを対象とするモード1と、アジャイルで革新的なコンテンツを対象とするモード2から成り立つ戦略だ。こうした戦略の根拠をある程度認めて実行してきた関係者は多い」と話すのは、Gartnerでリサーチ部門のバイスプレジデントを務めるカート・シュレーゲル氏だ。IT部門では業務を遂行するためにモード1システムを維持し、イノベーションを実現するためにモード2の層の小規模なチームを加えている。

　「これは優れた戦略だと思えたが、壁に突き当たっている」とシュレーゲル氏はいう。2つのモードを統合する難しさが判明したためだ。同氏が提案するのは、XPRIZE（月面無人探査を競うコンテスト）のようなクラウドソーシングプロジェクトに着想を得た新しいモードだ。このモードは、機械学習や自然言語処理といった人工知能（AI）手法を利用した自動化ツールのサポートを受ける。

　「そのため、データと分析の価値を拡大しなければならない。それには、少人数による手動のプロセスから、多人数による自動化されたプロセスに切り替えていく必要がある」（シュレーゲル氏）

　ここからは、4つの課題の詳細と、Gartnerが考える各課題への対処方法の概要を紹介する。

信頼の確立

　データ活用と分析のリーダーは、誤解を招く情報がユーザーから意図的に広められる現状のリスクを甘く見てはいけないとシュレーゲル氏は話す。「これは決して政治の世界に限られた話ではない。詐欺師がフィッシングの非常に高度な手口を駆使する世界では、ほぼ全ての企業や状況が“なりすまし”の対象になる恐れがある」

　企業は、基幹システムから全ての正しいデータが取得できていると思い込む傾向がある。だが、実際は不足しているデータ、誤ったデータが多いとシュレーゲル氏はいう。

　「適切な情報に基づいて全ての決断を下すために、所有するデータを検証する必要がある」（同氏）

　データに対する思い込みへの対抗策はメタデータ（属性情報）だ。データ活用と分析のリーダーは、データ管理者だけが分かるメタデータではなく、誰でも理解できるメタデータを活用し、データの正確性を追求すべきだ。

　「ユーザーに自身の行動に対してタグ付けしてもらうことを通例にする必要がある。そうすれば、データがどのような経緯をたどって来たかの記録になる」とシュレーゲル氏は呼び掛ける。ただし同氏自身は、データの専門家でもなければ、ソーシャルメディアで自分の行動にタグ付けする習慣もないという。「仕事でも同じことができるだろう。これは、データの信頼性を高める力強い手法になる」

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