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DX推進におけるIT人材不足の課題を解決する次世代BIツールとは

 2021.07.26  株式会社電算システム

企業がDXを推進するうえで課題となるのが、DXを推進できるIT人材の不足です。特に重要となるデータ関連の人材の不足が問題となっていますが、これはBIツールの導入で改善が行なえます。本記事ではIT人材不足の現状と、その解決策として有効なBIツール「Looker」の魅力について詳しく解説します。

DX推進を阻むIT人材不足の課題とは

「デジタルトランスフォーメーション(DX)」とは企業が社会変化に対応し、データとデジタル技術の活用によりビジネスモデルや業務フロー、組織を変革して競争上の優位性を確立することです。

しかし現状、政府が積極的に働きかけ、企業側も変革の必要性を感じているにもかかわらず、DXの推進はほとんど進んでいません。情報処理推進機構(IPA)の調査によると、9割以上の企業がDXにまったく取り組めていないレベルか、散発的な実施に留まっている状況であることが明らかになっています。
https://www.meti.go.jp/press/2020/12/20201228004/20201228004-3.pdf

多くの企業でDXに取り組めていない状況の背景には、DXを推進するためのIT人材の不足が影響しています。AI(人工知能)やIoT、ビッグデータなどの先端ITテクノロジーの知識を持ったIT人材は不足傾向にあり、人材の獲得が大きな課題となっています。

データ活用ができる人材の育成が追いついていない

DXを推進するためには、ビジネス変革を主導するプロデューサーをはじめ、実際にシステム構築を担当するAIエンジニアや、データ分析を行うデータサイエンティストなど、さまざまな役割を果たす人材が必要です。

現在は属人的な勘や経験ではなく、「データドリブン」と呼ばれる、データをもとにした意思決定や課題解決がビジネスに求められるようになっています。そのため、データ分析を行える人材は非常に重要です。

しかし、企業からの高い需要に対して、データサイエンティストやAIエンジニアの数は遥かに不足しています。前述のIPA調査でも、DX推進人材のなかで「大いに不足している」との回答がもっとも多かったのが、プロデューサーと並びデータサイエンティスト、AIエンジニアでした。

https://www.ipa.go.jp/files/000073700.pdf

Looker と Tableauを比較
Looker と DataPortal を比較

Lookerを活用することでDX人材不足が解決可能

喫緊の課題となっているIT人材不足を補う方法のひとつが、機械学習やデータ分析機能を提供するツールの利用です。多くはSaaS型で提供されており、直感的でわかりやすいUIなので、専門知識がない人でも使えるのが特徴です。よく知られたものでは、「Datarobot」「Google Cloud AI」「Tableau」などがあります。

なかでも「BI(Business Intelligence)」と呼ばれる分野は、DXを推進するうえで不可欠なツールとして、導入する企業が増えてきています。これは、企業で蓄積しているデータを可視化し分析・加工するもので、ビジネス上の意思決定や改善に役立てられます。

近年、多くの企業から注目されているBIツールが「Looker」です。もともとはシリコンバレー発のスタートアップ企業「Looker Data Sciences」が開発・提供していましたが、2019年に Google 傘下に加わりました。ZOZO・メルカリ・リクルートなど名だたる企業が採用していることでも有名です。また、Lookerを組み込んだ分析製品も開発されており、そちらも多くの企業で利用されています。

Looker は、従来のBIツールが持っていた課題を解決できることから、次世代型BIツールとも呼ばれています。では、具体的にどのようなことが解決できるのでしょうか。3つのポイントに絞ってご紹介します。

データのサイロ化を解決

BI分析に欠かせないのが、元となるデータです。多くの企業では、顧客情報や購買履歴などのデジタルデータを保存しています。しかし、全社でデータを一元管理できていないことが多く、分析の足かせになっているケースも見られます。

たとえば、「部門ごとに別の形式でデータを保存している」「同じ顧客が部門ごとに異なるID番号で管理されている」「データベースごとに項目のフォーマットが違う」といった具合に、部門ごとにバラバラなデータ管理をしているためにデータ統合が難しくなっているのです。

部門ごとにデータを溜め込んでいることを「データのサイロ化」と呼ぶことがあります。サイロ(牧場で家畜のえさを保存する塔)のように、保存されているデータが分断されている状態を指します。Lookerでは各システムのデータをDWHにまとめさえすればその後の処理などをLookerで行いデータのサイロ化を防ぐことが可能です。

また、そのロジックを一元管理する仕組みを持っており、組織を超えてデータを共通言語とした分析・コミュニケーションをとることが可能となります。

データガバナンスも担保

「データガバナンス」とは、データ資産の管理・活用に対して、権限管理やコントロールなどを行うことです。組織としてデータ管理に関するルールを明確にすることで、適切なデータ活用が実現します。

専門知識を持った人材がいない企業では、データガバナンスまで意識することは難しいものです。しかし Looker であれば、適切なデータ定義の統一や権限管理がツール上で行えるため、ガバナンス不足によるセキュリティや運用の問題を解決できます。

これまではデータガバナンスの担保、過去に書いたSQLと類似のコードを何度も書くといった「車輪の再発明」のために貴重なデータ分析人材のリソースが使われてしまっていましたが、Looker では一度書いたSQLを資産化することができるので、データ分析人材の工数をより効率的に利用できるよになります。

In-Database処理

Looker自体にはデータを内部に保持せず、 Google Cloud の BigQuery などのクラウドデータベースと連携して分析を行います(In-Database処理)。これにより、データの移動をせずに済むため、情報漏洩などのセキュリティリスクの軽減につながります。

また、データをクラウドで完結させることは、分析のスピード向上にも貢献します。従来のBIツールでは、クラウド上のデータウェアハウスからローカルにデータをダウンロードしてから、ツールにインポートする必要がありました。Looker を利用することでリアルタイムに分析ができ、スピード感のある分析が可能となります。

Looker

まとめ

自社の競争力を高めるためには、デジタル変革が欠かせません。しかし、多くの企業ではデータサイエンティストやAIエンジニアを確保できず、DXを思うように進められていないのが実情です。このようなIT人材不足を解決する方法として注目されているのが、データの可視化・分析を支援する「BIツール」の活用です。ご紹介した「Looker」のようなクラウドBIツールを使いこなすことが、DXを推進する鍵となります。

ツールは基本的に、誰でも使いやすいUIになっていますが、スムーズに使いこなすためには外部サポートを利用するのがおすすめです。DSK社ではLooker導入支援サービスを提供しているため、興味がある方は利用してみてはいかがでしょうか。

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