本記事では、スケールアップ企業が直面する重要な課題である、フロントエンドアナリティクスとバックエンドデータの統合について解説している。
はじめに、フロントエンドアナリティクスでは見えない重要なバックエンドデータの種類について説明している。サーバーログ、APIコール詳細、データベースクエリ、システムパフォーマンスメトリクス、ユーザーセッションデータ、財務・会計データなど、バックエンドには多様な重要データが存在する。
しかし、このバックエンドデータは組織内で十分に活用されていないのが現状である。開発チームに都度データ抽出を依頼する非効率な状況が続いている。
そこで、いつ、どのようにデータ統合ソリューションに投資すべきかについて提案している。開発工数の追跡、意思決定の遅延、逸失機会の特定など、具体的な評価ポイントを示している。
次に、段階的なデータ基盤構築の道のりを示している。1)基盤の構築、2)データリテラシーの向上、3)データ駆動文化の醸成、4)継続的改善、という4つのステージを経て、データ活用を組織に根付かせていく方法論を解説している。
最後に、データ統合の鍵となる原則として、「アクセス性、速度、信頼性の重視」「段階的アプローチ」「データ活用の継続的対話」などを提示している。
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