データ アプリケーション機能の成熟度は、統計分析、意思決定支援、データ駆動型、運用の最適化の 4 つの段階に要約できます。さまざまな段階において、企業の戦略的位置付け、企業のデータ形式、データアプリケーションのシナリオ、データアプリケーションツール、企業の組織構造、およびデータアプリケーション成熟度モデルの評価モデルを構成するさまざまな特性次元などの複数の側面から参照および判断が行われます。この準備段階に応じて、企業はデータ アプリケーションの成熟度を自己評価できます。データ アプリケーション機能の成熟度が高いほど、データがビジネスをサポートする能力が高く、アプリケーションの成熟度が低いほど、ビジネスがデータをサポートしていることを意味します。依存度は低くなります。
自己評価モデル比較表
| 成熟段階 |
企業の戦略的位置付け |
エンタープライズデータフォーム |
データ アプリケーションのシナリオ |
データ活用ツール |
組織構造 |
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| データの蓄積 |
データ次元 |
データ整理 |
データ品質 |
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| 統計分析フェーズ |
データ戦略がない、 純粋にビジネス主導 |
少量のビジネスデータの蓄積 |
単一のデータ次元 |
未整理のデータ、分散ストレージ、ビジネスデータの管理 |
データ品質管理がない |
シンプルなビジネス統計レポート |
システムレポートモジュールとExcelベース |
データ関連の部門や役職はなく、主にIT部門やビジネス部門に関連する |
| 意思決定支援段階 |
データによるビジネス上の意思決定のサポートを開始する |
ビジネスプロセスにおけるデータの蓄積と収集に注意を払う |
データ次元は徐々に強化されます |
事業体向けの指標システムの形でのデータ整理 |
データ品質管理の実装を開始し、関連データをクリーンアップおよび処理する |
企業経営の意思決定支援を提供する |
データ ウェアハウス、データ開発、プロフェッショナルなBIレポート ツールに重点を置く |
関連するデータ アナリストを開始し、特別なデータ部門、データ値マイニング、およびその他の関連ポジションを設立する場合があります |
| データドリブンなステージ |
データを企業の重要な資産として捉え、国境を越えたデータアプリケーションを通じて企業にデータサービスを提供し始める |
各ビジネスデータの蓄積の初期規模とデータ量の増加 |
グローバル データの融合、より豊富なデータ ディメンション |
起業に関わる関連データの集約、接続、グローバルデータ整理 |
データの標準化構築とデータ品質管理の厳格化を開始 |
データとビジネスの深い統合を実現し、データを活用したビジネスの発展を推進する |
バッチ コンピューティング、ストリーム コンピューティング、アドホック分析、 Hadoopエコシステムに代表されるオンライン クエリなどのビッグ データ処理テクノロジ、およびデータ集約開発のための機械学習および深層学習アルゴリズム |
独立したビッグデータ部門とビッグデータエンジニア、アルゴリズムエンジニア、データビジュアライゼーションエンジニア、データサイエンティストおよびその他の関連ポジションの設立を開始 |
| 運用最適化フェーズ |
企業はデータセンターの構築を開始し、データセンター戦略は運用の最適化を継続します |
データクローズドループの構築により、企業データの量は急速に増加しています |
データの次元がより完璧になりました |
データ アプリケーションの閉ループを確立する |
データ品質管理の仕様と管理プロセスの完全なセットを形成する |
ビジネスの最適化とビジネス革新のためのデータサービスサポートを提供する統合データサービスシステムを再開します |
体系的なデータ集約、処理、管理、サービスおよびアプリケーション システムのセットを確立し、ツール、ツール プラットフォーム、およびプラットフォーム インテリジェンスとしてのビッグ データ機能を段階的に実現します。 |
経営層にデータ管理委員会を設置し、データ資産運用専門部門を設置 |