データではなく、インサイトを提供する

データ戦略の重要性を苦労して知った方法

IoTプロダクトは、大量のデータを生成することで知られています。IoTプロダクトを導入する理由は、このデータを生成・収集するためであり、データそのものが価値を提供するものだと主張する人さえいます。私はそうは思いません。IoTプロダクトはインサイトを提供する必要があるのです。

この記事では、データ戦略を持つことの重要性を説明し、私がどのようにこのことを苦労して発見したかを共有します。

▼本記事の内容
  1. あなたのデータ戦略とは?
  2. データは多ければ多いほど良いのか?
  3. 常にデータ戦略でリードする
  4. 業界知識の重要性
  5. 結論 インサイトを提供する

この記事は、「Provide Insights, Not Data」を著者の了承を得た上で翻訳したものです。

著者: Daniel Elizalde
翻訳者: 渡辺圭祐

あなたのデータ戦略とは?

結局のところ、IoTプロダクトも、顧客から見れば他のプロダクトと変わりません。価値を提供するかしないかです。そのプロダクトが果たすべき仕事を解決するか、しないかです。

なぜ、このような話をするのでしょうか。なぜなら、企業がIoTプロダクトを構築する際に直面する最大の課題の1つは、データ戦略、つまりデータからどのように価値を引き出すかについての計画を持つことだからです。

データ戦略とは、データの収集と管理にとどまりません。プロダクトで達成したい最終目標を定義することから始まり、IoTテクノロジースタックを用いて、スタックの各レイヤーで収集、保存、分析、転送する必要があるデータを理解することができます。これは、IoT意思決定フレームワークのData Decision Areaを通過する際の重要な目的の1つです。

データは多ければ多いほど良いのか?

そうではありません。明確なデータ戦略を持つことの重要性について、あるエピソードを紹介しましょう。

私はキャリアの初期に、ある半導体製造会社向けにターンキーIoTソリューションを開発しました。顧客は(仮)ケビンといい、新しいハードウェア・チップの特性評価プロセスを自動化するために、私の勤める会社に依頼しました。キャラクタライズとは、コンピュータ・チップに想像しうるあらゆる入力を与え、その出力を記録して、エンジニアがチップを設計する際に使用した数学モデルにできるだけ近い性能を確保することを意味します。

手作業であらゆる入力の組み合わせを設定するのは不可能な作業です。しかし、もしコンピュータに入力を代行させ、すべての出力データをクラウドに保存することができれば、多くの時間を節約し、プロダクト全体の品質を向上させることができるはずです。そこで、私たちが登場したのです。

ソリューションのインストールとプロビジョニングが完了すると、ケビンと彼のチームは非常に興奮しました。プロジェクトは大成功でした。

数ヵ月後、ケビンから助けを求める電話がかかってきました。「データがあふれかえっていて、どうしたらいいか分からない」。私たちが開発したシステムには、高速のセンサーやアクチュエーターがたくさんあり、1秒間に何ギガバイトものデータを生成していたのです。そう、1秒間に。

ほんの数分システムを動かすだけで、膨大なデータが作成され、その新しい情報を理解するのに数週間を要します。可視化の問題は解決されましたが、その一方で、大量のデータを管理、分析、処理することができないという、別の(おそらくより大きな)問題を生み出してしまったのです。

常にデータ戦略でリードする

後悔先に立たずとはよく言ったものです。今日、私は、このカスタムソリューションで顧客が要求するものを提供するだけでなく、顧客の最終的な目標を理解するためにもっと良い仕事をするべきだったということがよくわかります。

誤解しないでいただきたいのですが、私の会社から見れば、この展開は成功でした。時間通りに予算内で納品し、お客様はピカピカの新システムに喜んでサインしてくれました。しかし、実際には、私たちは問題を悪化させてしまったのです。

この話は1回限りではありません。実際、私は世界中のプロダクト担当者と話をする中で、このようなことが何度も起こっているのを目の当たりにしています。企業は、お客様が本当に成し遂げようとしていることを深く掘り下げるのではなく、問題の症状に対処することに重点を置きすぎているのです。また、インサイト(洞察)ではなく、単なるデータを提供することに重きを置いている場合も少なくありません。

幸運なことに、ケビンは私の会社を信頼してくれて、データが多すぎるという問題を解決するために、プロジェクトの第2段階を手伝ってくれることになったのです。今回は、彼のチームだけでなく、会社全体のニーズを深く掘り下げることに気をつけました。

すると、彼らはデータ操作の専門知識を持たず、データアナリストもおらず、私たちが開発したシステムを引き継ぐのに必要な知識もないことがすぐにわかりました。

私はその後数カ月間、彼らと共にデータ戦略とデータ管理ソリューションを導入し、これらの懸念に対処しました。データ量を減らし、すべてのデータ(他部門からのデータも含む)をプライベートクラウドに一元化し、分析・可視化レイヤーを追加しました。その後、物事はずっとよく見えるようになりました。

この教訓は決して忘れないでしょう。

機械や “モノ “は、膨大な量のデータを生成することができます。疲れることはないので、昼も夜もデータを出し続けることができます。ノンストップです。明確なデータ戦略と、そのデータを使って価値を提供するための明確な道筋がなければ、IoTソリューションは役に立ちません。ノイズを増やすだけです。

業界知識の重要性

古いジョークにこんなものがあります。羊飼いが羊の世話をしていると、突然スポーツカーに乗った青年が立ち寄った。羊飼いが羊の世話をしていると、突然スポーツカーに乗った青年が通りかかり、「羊の数を当てたら、1匹飼ってもいいですか?羊飼いは同意する。羊飼いはそれを受け入れ、青年は最新鋭の計算機で計算を始める。「羊の数は280匹です」。

羊飼いはため息をつきながら、「あなたの職業を当てたら、羊を返してもらってもいいですか」と青年に言った。羊飼いはため息をつきながら、青年に言った。羊飼いは、「あなたはコンサルタントですね」と言う。青年は驚いて、「どうしてわかったんですか!」と聞く。「まあ、あなたは私に高額な料金を請求しているし、私がすでに知っていることを話している。そして、私の犬を取り上げているのだから、明らかにあなたは私のビジネスについて何も知らないのだ」と。

この話は、プロダクトマネージャーにも当てはまる。そのため、解決する必要のない問題を解決してしまったり、多くのデータを出すだけで価値のないものを作ってしまったりすることがよくあるのです。

今思えば、ケビンのシステム構築の際も、業界知識のなさが問題を引き起こしました。私(と私の会社)にとっては、新しい業界でした。私たちは、他の業界向けに高性能なIoTソリューションを構築する方法を知っており、ソリューション空間は非常によく翻訳されましたが、問題空間は全く異なっていました。

私たちは、お客様について、またお客様の抱える問題について、十分な時間をかけて学んできましたが、その業界の課題に対する参照枠を持っていなかったのです。その結果、部分的には価値のあるプロダクトでしたが、問題を完全に解決することはできませんでした。

では、この羊飼いとコンサルタントの物語から得られる教訓は何でしょうか。

顧客の業界を知ること。プロダクトマネジャーは、顧客のビジネスについてできる限り理解する必要があります。言い換えれば、深い業界の知識を持つ必要があるのです。

顧客とその業界の同業者が直面する課題の専門家になれば、プロダクトについてより良い質問と判断ができるようになり、ひいては顧客により多くの価値を提供することができるようになるのです。

結論 インサイトを提供する

今日の多くのIoTプロダクトは、インサイトではなく、データを生成することに重点を置いています。その結果、ソリューションの価値を活かせず、データから有用な情報を抽出するために余分な作業を強いられ、失望するお客様が続出しています。

プロダクトマネージャーは、ターゲットとする業界の最も一般的な課題を理解するなど、お客様の世界を理解する責任があります。そうして初めて、顧客のニーズを解決するための確固たるデータ戦略を構築することができるのです。

原文はiotforall.comに掲載されています。


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投稿者: PM Library

Cofounder and product manager at Glasp.

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