サービス

アナリティクス組織の高度化支援~人材・組織~

データ分析人材と組織に着目した、アナリティクス組織の高度化支援サービスのご紹介

データ分析を行う組織において、組織化やデータサイエンティストのスキル定義、人材育成など、様々な課題が生じています。デロイト アナリティクスでは、経営の課題解決や高度化に繋がるデータ分析活動を推進するために、独自のフレームワーク「IDO(Insight Driven Organization)」を有しています。多様な業界・業種での豊富な実績と貴社に関する的確な理解に基づき、最適な方法でアナリティクス組織の高度化・データ活用の推進をご支援します。

グローバル全体における、アナリティクス・データサイエンス強化の流れ

多様な業界・組織がデータ分析に注力するなか、アナリティクス組織化や、データサイエンティストのスキル定義、人材育成を中心に、さまざまな課題を抱えている組織も生じています。

デロイトが日本・海外企業のCIOに対して実施した「グローバルCIOサーベイ(2016–2017)」では、今後2年間の投資の強化分野として、トップに「アナリティクス」が挙がりました(Q.1)。また、今後2年間の採用計画の中で強化したい領域に関しても、「アナリティクス、データサイエンス」がトップでした(Q.2)。グローバル全体の方向性として、アナリティクス・データサイエンス領域の人材・組織強化に向けた強い流れが見てとれます。

 

Q.1.以下のテクノロジー分野について、今後2年間に計画されている投資の増減範囲としてあてはまるものを選択して下さい。

出典元:2016–2017 グローバルCIOサーベイ[PDF: 3.61MB]
出典)2016–2017 グローバルCIOサーベイ

Q.2.今後2年間の採用計画において、強化したい領域をすべて選択して下さい。

出典)2016–2017 グローバルCIOサーベイ

「IDO(Insight Driven Organization)」が考える、成果がだせるアナリティクス組織に必要な要素

デロイト アナリティクスでは、経営課題の解決や高度化に繋がるデータ分析活動を推進するために、「Insight Driven Organization (以下 IDO)」に基づく組織化フレームワークを活用した、アナリティクス組織の立ち上げ・高度化をご支援しています。

IDOとは、経営・業務・サービス等の「意思決定プロセスに分析・データ・合理的判断を活用する組織」を指しています。IDOでは、「アナリティクスを競争相手の一歩先を行くための方法」と位置づけており、成果を獲得するために必要な要素として5つ挙げています(図1)。

図1 IDOに必要とされる要素

IDOになるためには、明確な方向性を持つ「アナリティクス戦略」を確立すると共に、「人材と組織」「プロセス」「データ」「テクノロジー」を整えることが重要です。

 

 

デロイト アナリティクスのご支援事例 データ分析人材の高度化支援サービス

デロイト アナリティクスでは、多様な業界・業種での豊富な実績と貴社に関する的確な理解に基づき、最適な方法でアナリティクス組織の高度化・データ活用の推進をご支援します。

本記事では、IDOに基づくアナリティクス組織高度化支援の中でも、人材と組織に焦点をあてて、事例の一部をご紹介します。

データ分析人材に関する課題とご支援例

図2のスキル定義は、人材マネジメントの戦略策定支援に関する資料の一つです。背景には、一般的なスキル定義が組織の実態に合っていないために、組織として統一されたスキル評価やキャリアマップがなく、中期的な視点での組織だった人材育成が難しい状況にありました。そこで、業務内容や組織戦略に応じたスキル定義・キャリアマップを作成しました。スキル定義をもとに定期的にスキルを棚卸しすることで、組織的な人材育成や人材確保が可能となりました。

 

図2 データサイエンティストに必要なスキル定義の一例

デロイト アナリティクスのご支援事例 アナリティクス組織の高度化支援サービス

アナリティクス組織に関する課題とご支援例

図3のデータ分析プロセスは、データ分析の標準プロセスの導入支援に関する資料の一つです。世の中には、「CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)」を始めとした複数のプロセスが存在していますが、チームや個人によって異なるプロセスを踏んでおり、組織として一定の品質を担保しづらい状況にありました。そこで、業務特性や課題を整理し組織の実態にあったデータ分析プロセスを整備しました。さらに、プロセス内の実施内容や作成ドキュメントのひな型、レビューの視点等を体系的に整理しました。整備したプロセスは実務の中でフィジビリティ検証を行うことで、現場へのスムーズな導入に繋げました。その結果、データ分析の品質及び効率が向上しました。

図3 データ分析プロセスの一例

デロイト アナリティクスでは、IDOに基づく独自のフレームワークと、様々な業界・組織への支援実績に基づく豊富な知見・実績を有しています。貴社の課題に対して最適なアナリティクス組織・データ活用の推進を迅速かつ効果的な形でご支援します。

プロフェッショナル

神津 友武/Tomotake Kozu

神津 友武/Tomotake Kozu

デロイト トーマツ リスクアドバイザリー パートナー

有限責任監査法人トーマツ パートナー。物理学の研究員、コンサルティング会社を経て、2002 年から有限責任監査法人トーマツに勤務。 金融機関、商社やエネルギー会社を中心にデリバティブ・証券化商品の時価評価、定量的リスク分析、株式価値評価等の領域で、数理統計分析を用いた会計監査補助業務とコンサルティング業務に多数従事。 現在は金融、エネルギー、製造、小売、医薬、公共等の領域で、デロイト トーマツ グ... さらに見る

染谷 豊浩/Toyohiro Sometani

染谷 豊浩/Toyohiro Sometani

デロイト トーマツ リスクアドバイザリー パートナー

25年以上に渡り、統計分析や機械学習、AI導入等の多数のデータ活用業務に従事。 同時に数理モデル構築やディシジョンマネジメント領域でのソフトウエア開発、新規事業やAnalytics組織の立上げなどの経験を通じて数多くの顧客企業のビジネスを改善。 リスク管理、AML/CFT、不正検知、与信管理、債権回収、内部統制・内部監査、マーケティングなどの幅広い分野でAnalyticsプロジェクトをリードしてい... さらに見る