デジタル・トランスフォーメーション(DX)とデータ・マネジメント(DM)②

11月10日に開かれたADMC(Asian Data Management Conference)2020は、成功裏に終了できました。ありがとうございました。お申し込みは300名を超え、瞬間視聴者は200名に迫り、大変なご好評を頂きました。

さて、このADMCカンファレンスのタイトルでもある「」世界各国におけるDXの取り組みとデータマネジメント」について、前回に続き、つらつらお話ししたいと思います。

ご存知のように、Digital Transformationとは、DigitalizationとTransformationの2つの変化が同時に起こることを意味します。ところが現在世の中に広まっているDXのイメージにはその2点が含まれているのでしょうか。いきなりDXに予算を付ける前に、少し立ち止まって考えて見ることも必要だと思います。

まず、Digitalizationとは、増大するデジタル情報を如何に効率的に処理して、ビジネス価値に結び付けることを意味します。ちなみに、https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_transformation では、以下のように定義されています。

「Digitalization (of industries and organizations) 
Unlike digitization, digitalization is the ‘organizational process’ or ‘business process’ of the technologically-induced change within industries, organizations, markets and branches.

日本語訳:デジタル化とは異なり、デジタルライゼーションとは、業界、組織、市場、支店内で技術的に引き起こされた変化の「組織プロセス」または「ビジネスプロセス」」

これを見ると、Digitalizationには既に「Transformationを意味する変化」という言葉が含まれていることがわかります。実は以下が、https://www.etymonline.com/word/digitalizeに掲載されている語源です。

ではDigitalの語源は、https://www.etymonline.com/word/digital?ref=etymonline_crossreferenceに以下のように示されています。

元々「指先」という意味だったんですね。指で数える、10以下の整数にする、それが0と1に置き換える(デジタル情報化)ということになったということですね。当然ですが、この時点では「変化」という意味合いは全く含まれていません。最近になってITと絡めたマーケティング的な意味合いになってきたということでしょうか。

このブログでは、デジタル化に伴う変化については別途取り上げることとし、デジタル情報に話を絞ります。

デジタル情報とは、もちろんコンピュータが処理可能なデータのことを指します。画像や音声情報でも全てデジタル化され処理されます。ここでデータを処理することと、データを管理することは全く異なります。管理されていないデータを処理してしまうと、そこからどんな品質のアウトプットが出てくるのかわからない。

一方で、データはコンピュータで処理するためにディスクなどに保存されているのだから、管理されているではないか、という方もいます。つまりPDFやMS Officeファイルがフォルダーに保存されている、データがデータベースに保存されている。フォルダーは階層構造で名前が付けられて分類されているし、データベースでも個々のデータが入る場所が決まっているではないか。

本当にこの状態でデータが管理されていることになるでしょうか。何かを管理するということは、それらをビジネスに役立てることができるということです。いや、もちろん今でも業務に役立っていると言われるでしょう。ファイルをコピペして修正しあっという間に業務文書が作れるではないかと言われるでしょう。その通りです。紙がなくなっただけましだということです。

ただ、より大きなビジネス価値を生み出すためには、管理方法も進化しなければなりません。価値の増大にはレベルがあります。例えば、「社内日常業務の効率化」は属人的な作業からより共通化した業務プロセスに進化するするでしょう。今までのITはこのレベルの達成を狙っていたことは事実です。つまり業務効率化のコストセーブの分が、IT予算よりも大きいことが予算獲得のキーでした。

基本的に情報は基本的に階層構造では分類できません。情報と情報を関連付けることしかできません。一方で情報を構成する最小単位にまで分解(データ化)すれば、データモデルに落とし込むことができます。ただデータモデルは階層構造ではなく、ネットワーク構造です。

何を言いたいかと言うと、デジタル化された対象(ファイル、情報、データ)を処理したり分析するためには、前提として「関連付け」が行われなければならないということです。もちろんこの関連付け自体がデジタル処理でもあります。

ここで重要なのはデジタル化された情報や、分解されたデータの定義です。よくものの定義はその関連性においてのみ意味をもつということが言われます。逆に言えば、定義と関連性は一対ということになります。

次回はこのTransformationについてお話ししたいと思います。

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