データエコシステムは、データを収集、保存、分析、共有するために相互接続されたコンポーネント結びついた複雑なネットワークです。これは、データソース、ツール、インフラストラクチャ、人材など、さまざまなプレーヤーが集まって、組織の効率的な運用、データ探索、インサイト生成のための統合環境を構築する、活気のある市場のようなものです。
今日のデータ主導の世界では、組織はかつてないほどの速さで情報を収集しています。ただし、データを保存してアクセスを提供するだけでは十分ではありません。企業がデータの真の可能性を引き出し、情報に基づいた意思決定を行うためには、適切に機能するデータエコシステムが必要なのです。
従来のデータ管理アプローチでは、情報が特定の部門やアプリケーションに閉じ込められてしまうデータのサイロ化のような制約に悩まされることがよくありました。こうした断片化されたデータ環境では、全体像を把握することが難しく、効果的なデータ主導の意思決定が妨げられてしまいます。一方、適切に設計されたデータエコシステムは、すべての関連データの中央リポジトリを提供し、チーム間のコラボレーションを促進し、情報へのアクセスを合理化することによって、これらのサイロを解消します。
このページでは、データエコシステムのコア要素を掘り下げ、その利点と課題を探り、いくつかの例を示し、データ同期がプロダクト主導型組織の健全なデータエコシステムにどのように貢献するかを説明します。
デジタルトランスフォーメーションを成功させるには、健全なデータエコシステムが不可欠ですが、そのためには「データソース」、「ツールとインフラストラクチャ」、「人材とプロセス」の3つの重要な要素のシームレスな連携が欠かせません。
データソースとは、データが収集される多様なオリジンのことです。プロダクト主導の組織では、このデータは、プロダクトチームの「内部」、組織内の他部門のアプリケーションからの「内部共有」、または外部(サードパーティ)のものとなります。たとえば、顧客や社内ユーザー向けのソフトウェアを作成するプロダクト主導の組織の場合、これらのデータソースには次のようなものがあります。
データストレージ(データベース、データウェアハウス、データレイク)、データ管理(ETL/ELTツール)、データ分析(BIツール)、データ可視化(ダッシュボードとレポート)のためのツールなど、データのライフサイクルを管理するために使用されるソフトウェアアプリケーションと物理的リソースです。
データとインフラストラクチャだけでは、収集および保存されたデータをどのように処理するかを決定することはできず、また、データを分析する方法や理由もわかりません。人工知能(AI)が登場しても、人的要素はデータエコシステムの重要なコンポーネントです。ここでは、機能的で健全なデータエコシステムを構築および維持する際に、積極的な参加者/関係者として人材が必要となる役割をいくつか紹介します。
データエコシステムのコンポーネントがシームレスに相互作用し、組織内の関係者がデータ主導の意思決定を行えるのが理想的です。ここでは、データフローの概要を簡単に説明します。
このデータフローは、形式上は一連のものですが、柔軟性があり、反復的で、継続的なものであるという点に留意してください。
適切に機能するデータエコシステムは、ほぼすべての企業にメリットをもたらしますが、プロダクト主導型の企業、特に顧客や社内ユーザーにソフトウェアを提供する企業にとっては尚更です。
さまざまなソースからのデータを一貫して自動的に統合することで、プロダクトチームはカスタマージャーニー全体を通じたユーザーの行動を包括的に理解できます。これにより、プロダクトの機能、マーケティングキャンペーン、顧客オンボーディングプロセスについて、データに基づいた意思決定を行うことができるようになります。
たとえば、プロジェクト管理ツールを提供するソフトウェア会社について考えてみましょう。カスタマーサポートチケットと一緒にプロダクトの使用状況データを分析することで、ツール内で特定の操作を行っているときにユーザーが遭遇する想定外の摩擦ポイントを発見できる場合があります。このデータ主導のインサイトをプロダクト開発に役立てれば、ユーザー体験が向上し、特定された問題に対処できます。
データサイロは、データが特定の部門またはアプリケーション内に閉じ込められる場合に発生します。一方、よく設計されたデータエコシステムは、すべての関連データの中央リポジトリを提供することによって、これらのサイロを解消します。これにより、手動でのデータインテグレーションの必要がなくなり、情報へのアクセスが合理化され、運用効率が向上します。
たとえば、マーケティングチームがユーザー獲得チャネルを理解するために、主にウェブアナリティクスデータに頼っているとします。データエコシステムでは、プロダクトの使用状況データにアクセスして、さまざまなチャネルを通じて獲得したユーザーが最も共感する機能を確認することもできます。この総合的な視点により、よりターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンと、より適切なリソースの割り当てが可能になります。
データ主導のインサイトは、もはやプロダクト開発やマーケティングなどの特定の部門に限定されません。データエコシステムによって組織内のすべてのチームが実際のデータに基づいて意思決定を行うことができるため、さまざまな取り組みにおける投資収益率(ROI)の向上につながります。
リードの優先順位をつけるのに、いつも「直感」に頼ってきたソフトウェアの営業チームを考えてみましょう。プロダクトの使用状況や顧客の行動データにアクセスすることで、価値の高いユーザーを特定し、それに応じてアウトリーチ活動の優先順位を決めることができるようになります。このデータ主導のアプローチによって、より適格な営業リードを創出し、最終的にはROIの向上につながります。
データエコシステムが適切に機能することで、組織は主要な顧客の健全性とプロダクト使用状況の指標を監視できます。これにより、潜在的な解約や使用率の低下を積極的に特定し、問題が深刻化する前にプロダクトチーム(およびその他のチーム)が是正措置を講じることができます。
たとえば、プロダクトの使用状況データの傾向を分析することで、プロダクトチームは特定の機能について、バグや使い勝手の悪さを示している可能性があるエンゲージメントの急激な低下を検出できます。データエコシステムを通じて早期かつ継続的に問題を検出することで、チームは迅速に対処し、顧客の解約を最小限に抑えることができます。
データエコシステムは、一元的なデータリポジトリを通じて顧客の行動とビジネス指標の共通理解を促進することで、プロダクト、マーケティング、営業、カスタマーサクセスの各チーム間のコラボレーションを向上させることができます。これにより、共通の目標を達成するために、さらに効果的に連携できるようになります。
このような利点がある反面、データエコシステムの管理には以下のようないくつかの課題もあります。
データエコシステムは、決して特定の業界に限定されるものではありません。ここでは、機能しているデータエコシステムがインサイトと改善の機会をもたらす事例をいくつか紹介します。
ある小売企業は、データエコシステムを活用して、顧客を全方位から把握できるようになります。以下のようなさまざまなソースから取得したデータを統合できます。
小売業者は、データエコシステム内でPendoのデータ同期などのツールを使用することで、こうしたデータを組み合わせて統合データセットにまとめ、BIツールを使用して顧客セグメントを特定し、マーケティングキャンペーンをパーソナライズし、プロダクトのおすすめを最適化し、全体的な顧客体験を向上させることができます。このデータ主導のアプローチは、売上と顧客ロイヤルティの向上につながります。
医療提供者は、患者ケアと臨床上の意思決定を改善するために、データエコシステムをますます充実させ、活用しています。Pendoのデータ同期のようなデータ同期ツールを使えば、次のようなさまざまなソースからのデータを統合できます。
こうしたデータを分析することで、医療従事者は患者の健康状態をより包括的に把握し、潜在的な健康リスクを早期に特定し、治療計画をパーソナライズすることができます。さらに、このような組織は、データエコシステムを研究に活用して新しい治療法を開発し、医療提供全体を改善することができます。
これらはほんの2つの例にすぎませんが、データエコシステムの可能性は無限大です。テクノロジーが進歩し、データがさらに豊富になるにつれ、データエコシステムはあらゆる業界の組織がデータ主導の意思決定を行い、成功を収めるために非常に重要になります。
統合により強化されたデータの莫大な力を活用するには、企業は、定性的、定量的、可視的なプロダクトの使用状況データなど、さまざまなデータソースからデータを確実に抽出、変換、同期して、データウェアハウスやデータレイクなどのリポジトリに保存できる必要があります。プロダクトマネージャーにとってPendoのデータ同期は、プロダクトデータとその他のビジネスに不可欠なデータソースを橋渡しし、ソフトウェアのプロダクトマネージャーが活用できる健全なデータエコシステムを育成します。
Pendoのデータ同期を活用して異なるデータを信頼できる唯一の情報源に統合し一元化することで、プロダクトマネージャーはデータサイロの課題を克服し、より堅牢なデータエコシステムを構築することができます。つまり、クリーンで正確かつ一貫性のあるデータが、BIツールによる解析のために常に準備されているということです。より多くの情報に基づいたプロダクト意思決定を行うために必要な、さらに詳細で豊富なインサイトがあれば、プロダクトの使用がマーケティング活動とどのように関連しているかを把握し、機能の定着化傾向を特定し、プロダクトの変更が主要なビジネス指標に与える影響を測定できるようになります。
つまり、Pendoのデータ同期は、データソース、ツール、人材間の重要なコラボレーションを促進し、企業がデータエコシステムの真の可能性を解き放てるよう力を与えることができるのです。
さらに詳しく知りたい方は、Pendoのデータ同期をご覧いただくか、パーソナライズされたデモをご依頼ください。