Perdue Farmsのデータから価値を引き出すためのアプローチとは

ーマーサ・ヘラー：Perdue Farmsでは現在どのような変革が進められているのか？

マーク・ブース：我々はビジネスを改善する成長戦略を持っており、それをサポートするためにテクノロジーとビジネスプロセスの変革を推進している。20年以上前の古いシステムの入れ替えを進めているが、これは非常にうまくいっている。しかし、より困難な作業は、プロセスを可能な限り効率化することで、よりデータ主導型のビジネスを目指す中で適切なデータを取得できるようにすることだ。プロセスが効率的でなければ、間違ったデータを取得し、間違ったインサイトを得ることになる。

ービジネス・プロセスの変更に加えて、データから価値を引き出すために他に直面している問題は？

103年の歴史を持つ養鶏・農業企業として、新しいプロセスを確実に遵守することが課題だ。データが私たちを自由にしてくれることを、社内の全員に理解してもらう必要がある。正しいインサイトがあれば、ビジネスにとって何が良いのか、消費者が何を求めているのかをよりよく理解することができる。

この数年間ですべての事業が大きく変化している中、これは重要なことだ。食品事業では、革新的な製品を開発し、チキンを売るだけではなくなった。どのような新製品を追加生産すべきかを理解するためにデータが必要なのだ。

アグリビジネスの面では、農産物の調達、購入、加工を行い、穀物、大豆粕、配合飼料原料、食品業界向けの最高品質の油など、多様な製品ポートフォリオを提供し、顧客が望む商品に付加価値をつけている。データはまた、我々のコモディティ製品の充実にも役立つ。

ーデータレイクはどのように構築しているのか？

データ部門を統括するカイル・ベニングを中心に、実践的なアプローチをとることにした。CIOは、データレイクを構築して「使ってくれるだろう」と期待するのは大きなリスクであることを学んだ。それを避けるために、我々はビジネスケースごとにデータ・プラットフォームを構築した。

我々の関与のもと、ビジネス・パートナーは、食品であれアグリビジネスであれ、ビジネス・ケースを作成し、それらは我々のビジネス・ユニット・ガバナンス・チームによって承認される。このチームは、ビジネスケースが当社の企業目標に沿ったものであることを確認する。そして、ITグループであるアナリティクス・チームが、正しい順序でデータレイクを構築する。このチームを情報管理と呼んでいるのは、IT部門ではなくビジネス・アソシエイトにアナリストになってもらいたいからだ。

ビジネス・ケースがビジネス・ユニットと情報管理チームの両方から承認されると、私たちはそのケースをプロジェクト化し、そのビジネス・ケースのデータだけをデータレイクに移動して本番稼動させる。コンシューマーゾーンにどれだけのデータがあり、何がアクセス可能で、どれだけのデータが未加工ゾーンにあるのかを示すメトリクスのウェブページがある。

ーデータの扱い方について、どのようにビジネスケースのオーナーを教育している？

ベニングのチームはセンター・オブ・エクセレンス（中核的研究拠点）だ。ベニングのチームにはプレイヤーコーチがおり、彼らはビジネスケース担当チームがエンドユーザー用のダッシュボードやアルゴリズムを自力で作成できるようになるまで、データ準備や可視化ツールのトレーニングを行う。ビジネス・ケースが承認され、ビジネス・ケース・チームがツールを理解し、IT部門がデータをレイクに移動させれば、あとはビジネス・パートナーが自分でデータを扱えるようになる。必要なインサイトが得られるソリューションを手に入れたら、IT部門はそれをコンシューマー・ゾーンに移し、ガバナンスとカタログ化を行う。

ビジネスをトレーニングし、ケース・バイ・ケースでデータを移動させることで、私たちは大きなうねりを感じ始めた。小さなことから始め、データの価値を証明することで、人々は興奮し、より多くの部門が取り組むようになった。今では、アナリティクスに精通したビジネス・リソースを実際に雇用しようとしている部署もある。

ーこのケースバイケースのアプローチのリスクは何だろうか？

ビジネスケースに特化したデータを移動させる場合、必要なデータのみを移動させることになり、必ずしもすべてのデータを移動させるわけではないので、ギャップが生じる可能性がある。あるビジネス・ケースから次のビジネス・ケースに移行する際には、データのギャップを埋めるために振り返る必要がある。例えば、我々はデータレイクに財務実績データを移したが、それは最終的に必要とされる財務データの100％ではなかった。現在、残りの財務データをデータレイクに取り込むプロジェクトに取り組んでいる。

私はこれを、道をクリアにしていく除雪車のようなものだと考えている。あるビジネスから別のビジネスに移り、新たなビジネスケースに取り組む際には、たとえ特定のビジネスケースで必要とされなくても、データを確実に取り込むために振り返る必要がある。そうすることで、ビジネス・ケースを通じて、その環境が自己資金で賄えるようになったことがわかる。

ー初期のビジネスケースの実例は？

ひとつは鶏の骨抜き機だろう。ラインが最適化されているかどうかを知りたかった。より速く稼動させれば、ラインの最後尾に十分な人数を配置することができるだろうか？私たちは、デボニングマシンに関するオペレーションデータをデータレイクに移行することで、実質的なコスト削減を実現した。

ーこの方法でデータレイクを構築するメリットは何だろうか？

大きなメリットは、シニアマネージャーがデータの価値を認めてくれたことだ。彼らは、自動的に入力されるダッシュボードを見ることができ、もはや紙を使ったり、レポートの入手を待ったりしていないことを実感できる。そして、これは彼らのビジネスケースであるため、彼らは自分たちの条件でこのデータを見ることができる。そして、彼らがデータについて経験することで、より多くの人々が興奮し、参加するようになる。

ーエンタープライズ・データとは対照的に、オペレーショナル・データを扱う上でのその他の課題について説明してほしい。

財務データを扱うことは、業務データを扱うことほど複雑ではない。たいていの場合、ERPはほとんどのプロセスに対応できるよう、一定の方法で構築されている。我々は、そのデータとデータレイクへの入れ方を理解している。しかし業務データは、財務データと業務データが混在しているため、より難しい場合がある。初めて、どれだけのセンサーデータをデータレイクに入れるべきか、どのように構造化すべきか、運用技術データの標準は何か、生産エラー率を示すデータは工場に残すべきか、データレイクに移すべきか、などを考える必要がある。そのすべてを把握するのは難しい作業であり、多くのOTデータを抱えているほど、私たちはまだそれを経験していない。

新しいデータ機能を構築するCIOへのアドバイスは？ 小さく始めること、エコシステムを定義すること、技術スタックをシンプルにすること、ビジネスで信頼できる人を巻き込むこと。確かに、データ駆動型ビジネスになるためには適切なテクノロジーが必要だが、それは机上の空論に過ぎない。真の原動力は、ビジネス・パートナーと彼らが作り出すビジネス・ケースなのだ。IT部門は、ビットとバイト、1と0、クラウドとプラットフォームの話を始めるため、データを複雑にしすぎることがある。ガバナンスの仕組みを使って、ビジネスにとって非常に重要なビジネスケースを選び、それを完成させ、次の2つ、3つを獲得する。そして、次の2つ、3つを見つけに行くのだ。