DXに関連する多様な要素–プロジェクト成功に求められる5つのスキル

今回は「DXに関連する多様な要素–プロジェクト成功に求められる5つのスキル」についてご紹介します。

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本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


 デジタルトランスフォーメーションはビジネスの未来だ。Mordor Intelligenceによる2020年の調査では、デジタルトランスフォーメーションの価値が2630億ドルと評価され、2026年までに7670億ドルに達すると予測されている。デジタルトランスフォーメーションには非常に多くのものが関連する場合があり、これにはプロセスの自動化、新しいウェブサイト、ユーザー体験の改善、クラウドへの移行などが挙げられる。だが、全社的な変革を成功させるには、どのようなスキルが必要なのだろうか。

 デジタルトランスフォーメーションを成功裏に実施するためには、何よりもまず、従業員が基本的なレベルのデジタルフルーエンシー(デジタル活用力)を備えている必要がある。業界によって異なるが、デジタルフルーエンシーには、Microsoftのスイート製品に関する基本的な知識から、クラウドコンピューティングの理解まで、さまざまなものが含まれる。

 こうしたスキルの必要性は全社的なものだ。ハーバードビジネススクールの教授であるTsedel Neeley氏は、デジタルフルーエンシーは言語学の基本的な原則に忠実だと指摘する。「私はよく30%ルールを引き合いに出す。元々は言語の研究で使われるルールだが、これをデジタルフルーエンシーに適用すると、新しいデジタルの方向へ効果的に進むには、会社全体がフルーエンシー基準値の少なくとも30%に達していなければならない、ということになる」

 もちろん、幹部レベルではデジタルフルーエンシーの必要性がさらに増す。企業のリーダーがデジタルフルーエンシーを獲得して奨励すれば、勢いが生まれる。デジタルリテラシーのあるリーダーの方が、経営陣と従業員の間のギャップにうまく対処できるだろう。このギャップには、デジタルトランスフォーメーションの認識に関するものや、単純にデータアーキテクチャーの実際の性能に関するものなどがあり、これらがデジタルトランスフォーメーションの失敗の原因になることが多い。

 企業は多くの場合、大量のデータに押しつぶされて、データセットを分析して結論を導き出すのに苦労している。データの処理と使用を許容可能な形で、かつ高い生産性で実行するために最も重要なものは、データの視覚化とクリーニング、さらには「MATLAB」「Python」「R」などの技術スキルを含むデータ分析の専門知識だ。

 現在の経済におけるデータ分析スキルの有用性は、極めて明白だ。米労働統計局は大きな成長を見込んでおり、データサイエンス分野が2026年までに約28%成長し、平均をはるかに上回る成長率になると予測する。この成長予測を過去のデータが裏付けている。Fortuneのレポートによると、全世界におけるデータ分析の雇用市場の価値は2314億3000万ドルで、2020年から10.6%も増加しているという。

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