何事も運に任せず、すべてをデータに委ねることで、自身の経験やディズニーの経験から学びましょう。

ディズニーのテーマパークは、何事も運任せにはしていません。特に行列に関してそうです。ディズニーは、毎年1億2100万人の入場者数¹ の「体験」を常に一定に保てるようにするために懸命に努力しています。ディズニーの成功の裏には、リーンインテグレーションの中心原則である「継続的な改善」という概念を実践しているという事実があります。ディズニーは、すべての仮定についてテストと検証を熱心に行い、そこから学習し、変化しています。

できる限り多くの変数を測定し、その結果を制度化することで、長年にわたって収集したデータを活用しています。この結果、ディズニーはボトルネックが発生するタイミングを解明し、ボトルネックがほとんど発生しなくなった理由の1つになっています。

見て学ぶ

チームとして、組織として、貴社の統合プロジェクトや変更要求にも、同じ「継続的な改善」の原則を適用することができます。最初に、プロファイリングから開始します。次に、プロジェクト間で共通の要素と最終目標を特定します。それらの要素と過去のプロジェクトの要素とを比較し、過去のプロジェクトの成功を評価し、どの程度の知識が適用できるかを調べます。次のステップに進む前に、仮説をテストします。

データのプロファイリングと検証を注意深く行うことは、将来の効率性確保のための大きな投資を意味します。また、効率的かつ効果的な文書化プロセスは、より高い付加価値をもたらします。変更要求を処理する際の判断や評価の基礎として、客観的なデータを利用できます。さらに、プロセスの継続的な改善を実現できます。

実現可能性のチェック

範囲や複雑性、リソース集約度によって、変更要求は、次の4つのカテゴリーに分類されます。

1. 既存レポートを組み込むことで自分のニーズがわかっており、専門家のサポートをさほど必要としないビジネスユーザーからの要求
2. メタデータ設定のためにビジネスインテリェンス管理者またはスーパーユーザーからのサポートを必要とするビジネスユーザーからの要求（たとえば、特定の評価指標または属性の追加など）
3. データモデルまたは抽出、変換、ロード（ETL）ロジックへの追加要求
4. データウェアハウスへの新しい種類のデータまたは新しい業務分野の追加要求

これらの要求の対応時間、優先順位、測定すべき要素を判断するには、次のような情報が必要です。

• ビジネスユーザーが要求している内容と理由
• 予定される変更がもたらす業務への効果と影響
• ビジネスの長期目標と短期目標に関連して、その特定の要求と他の要求を比較した場合の効果の度合い

一貫性のあるプロファイリングとテストを成功させ、メタデータの知識を活用することで、十分な信頼性を持って自動化を追加することが可能です。また、自動化はスピードアップを実現し、貴社全体を継続的な改善の方向へと導く上で貢献します。

継続的な改善の役割について詳しくは、ホワイトペーパー「The Next-Generation of Data Integration: Transforming Data Chaos into Breakthrough Results（次世代型データ後統合：データの混乱を画期的な業績に変える）」をお読みください。