働き方の未来 - データに基づく意思決定

ビッグデータ、クラウドサービス、ITのコンシューマライゼーションは、もはや新たなトレンドではなく、今やITのメインストリームに組み込まれています。 機械学習(ML)、人工知能(AI)、次世代の産業オートメーション(インダストリー4.0)、インテリジェントアナリティクス、量子コンピューティングなどは、次の新しいトレンドの波です。 労働力の未来について語るとき、私たちが実際に話していることは、人とデータの関係についてです。 これからの労働力の重要なスキルは、収集される膨大な量のデータを、情報や実用的なインサイトに変換して、意思決定を促すことです。

仕事の内容が変わってきている

ここで、テクノロジーの進化によって起きている労働力の破壊について考えてみましょう。 オートメーションが工場労働者を駆逐してきたのは何年も前からのことですが、今では、管理職や知識労働者、カスタマーサービスの専門家がかつて行っていた活動が、テクノロジーに取って代わられつつあります。 現在の役割が破壊されているからといって、その役割を担っている人々が、企業の将来の成長に貢献できるスキルや才能を持っていないということではありません。 つまり、企業はデータ駆動型の世界で活動するために、これらの専門家を再利用し、場合によっては再訓練する必要があるということです。

意思決定者が必要な情報を得られていない

過去10年間のテクノロジーの普及により、誰もが予想していなかったビッグデータ問題が発生しています。 かつてはデータが不足していたが、今では大量のデータが余っているため、意思決定者は自分の周りにある余計なノイズから意味のある情報を選別するのに苦労している。 提示されたデータに圧倒されると、リーダーたちはデータを無視し、重要な意思決定の根拠として本能に頼るようになっています。 このようなアプローチは長くは続かないでしょう。

次の10年に向けた新たな挑戦

今後5年から10年の間に企業が直面する課題は、入手可能なデータをどのように利用し、情報に磨きをかけ、その情報から意思決定を促すための実用的なインサイトを収穫するか、ということです。 このような変革を可能にするためには、テクノロジーが大きな役割を果たしますが、データを解釈し、分類し、解決すべきビジネス上の問題の文脈に落とし込むことができるデータの専門家が非常に必要とされています。 この役割は、企業、市場、製品、顧客環境を理解している、かつてのナレッジワーカー、カスタマーサービスの専門家、管理職の多くが適任です。

従業員をデータのプロに変身させる

このような人材をデータの専門家に育てるには、データへのアクセス、データを整理して扱うための分析ツール、そして意思決定プロセスに反映させるためのデータ精緻化のための構造化されたプロセスを提供することが重要です。ツールとデータへのアクセスは簡単なことですが、人材のスキルギャップがあるのは、データ精緻化のプロセスを理解し、実行することです。 これまでは、データリファインの方法を理解している特別な従業員がいました。彼らは、データアーキテクト、データサイエンティスト、ビジネスアナリストなどの肩書きを持ち、大量のデータを扱うために必要なことを理解しているデータマネジメントの専門家でした。 しかし、これらの専門家が持つスキルやテクニックを、より多くのビジネス知識を活用し、幅広いビジネス問題を解決するためには、より多くの従業員に再現する必要があります。

会社と従業員を成功に導くために

今後10年間の仕事の未来は、企業が現在持っているデータを管理し、問題解決や新たな機会を開拓するために組織がデータを新たな方法で利用することに大きく焦点が当てられるでしょう。多くの職務がテクノロジーによって破壊されつつある一方で、それらの職務に従事する人々はスキルと経験を持っており、それらを新たな方法で使用するためのスキルと環境を与えれば、企業に多大な価値を生み出すことができます。 リーダーたちは、意思決定に必要な本物の情報と実用的な洞察力に飢えています。 彼らが必要としている情報を提供できるかどうかは、これからのワークフォースにかかっています。

Kepner-Tregoe社は、問題解決、継続的改善、業務上の意思決定における業界のリーダーです。 60年以上にわたり、KT社の専門家は、ベストプラクティス、プロセス、従業員トレーニングを通じて、企業が測定可能で持続可能な改善を行うことを支援してきました。

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