ニノ・レッテリエロ氏はデータおよびプロジェクト管理のリーダーであり、DAMAアワード受賞者、世界経済フォーラム（WEF）の著者、国連アドバイザー、MITの講師、そしてFITアカデミーの創設者である。
データ管理という複雑で魅力的な分野でキャリアを築き、より広範なデータ領域に身を捧げてきた私たち全員にとって、データ管理協会（DAMA）が正式にデータ管理知識体系（DMBOK）3.0の作業を開始したというニュースは、興奮と好奇心を呼び起こすものだ。
はっきりさせておこう。これは一つの分野の参考書であり、世界中の専門家や実務家が集まる礎石となるものだ。このような画期的な取り組みへの熱意を超えて（リリースは2027年7月に予定されており、DMBOK 3.0は、2017年の出版以来DMBOK 2.0がそうであったように、少なくとも今後10年間の参考文献となる）、この発表は、特に人工知能（AI）の爆発的な台頭を背景に、データ管理の進化する視点について考えさせるものでもある。AIは私たちが知識と対話する方法を根本的に変えた。
では、現代のデータ管理フレームワークは、関連性を維持するために何に焦点を当てるべきだろうか？
過去数年間、トレーニングと教育の仕事を通じて、私は世界中の専門家と交流し、教えた以上に多くを学んだ学生たちとアイデアを交換し、幅広い研究に取り組む特権を得た。この分野は生き生きとしてダイナミックであり、継続的な研究、証拠、事例報告によって豊かになっている。
以下は、データ管理の未来についての集合的な対話と、組織内で効果的に実装しようとする人々にとって有用だと思われる4つの考察である。
1. 全体論的な分野へ
データ管理の概念を、分析、可視化、かつては周辺と考えられていた他の領域を含む、真に全体論的な分野へと拡大する必要がある。DAMAは長い間、効果的なデータガバナンスにはサイロの排除が不可欠であると教えてきたが、私たちはまだスキルや活動の断片化を目にしている。これは実務家自身にも影響し、彼らはしばしば学際的な知識よりも超専門化を優先する。
組織的には、これは垂直的な専門知識を持つ構造を設計することを意味するが、前回の記事で論じたAIリテラシーから始まる、共通知識の明確な共有層も必要だ。データアーキテクトはデータ戦略とガバナンスの原則を理解すべきであり、データ可視化の専門家は、それが主な責任ではなくても、データ品質の問題に敏感であるべきだ。これは極めて重要である。
2. 技術的魅力よりも戦略を
DAMAからのもう一つの教訓で、私たちがまだ学ぶのに苦労しているのは、純粋な技術の魅力から自分自身を切り離すことだ。昨日は機械学習だった。今日は検索拡張生成（RAG）だ。明日はAIマルチエージェントになるだろう。これらの名前の背後にある基本的な方法論は、しばしば同じままである。
組織が必要としているのは戦略、良い質問、明確な目標だ。それがあってこそ、実際のニーズに役立つ構造を構築できる。研究によれば、企業は過去のデータイニシアチブと同様に、AIを持続可能な形で業務に組み込むことに苦戦している。あまりにも多くの組織が、目的のないイノベーションを追い求め、同じ過ちを繰り返している。正しい質問をし、戦略を構築し、測定可能な目標を設定することを学ぼう。AIを含む他のすべては、それに付随するものだ。
3. 中核としての価値
私たちはデータ管理、データサイエンス、そして現在のAIの究極の目標が価値を生み出すことであることをあまりにも頻繁に忘れている。これらの取り組みが実際の利益をもたらさないのであれば、データを収集、保存、分析したり、より良いアーキテクチャを設計したりする義務は誰にもない。ビジネス価値と社会的価値の両方が中心でなければならない。
直接的なものであれ、より重要な間接的なものであれ、データの収益化は、組織にとって十分に活用されていないが不可欠な道筋である。同様に重要なのは、企業がデータを通じて提供できる社会的価値だ。リーダーは常に「なぜこれをしているのか？」と問うべきだ。その答えが明確に価値を指し示していなければ、その努力は無意味になるリスクがある。
4. 人的要素
サム・アルトマン氏が最近指摘したように、AIがバブルのように感じられるとすれば、それは人間が制御されていない熱狂によってバブルを作り出すからだ。結局のところ、ビジネスの成功や失敗は人々に依存している。技術と戦略は重要だが、実行し、優れた成果を上げるか、失敗するのは個人だ。
あまりにも頻繁に、組織はこれを無視している。彼らはハードスキルとソフトスキルを超えた慎重な採用に投資不足である。彼らは結束力のあるチームを構築することの重要性を見過ごし、チームダイナミクスにおけるリーダーシップの影響を過小評価している。これはデータ分野の多くの人々にとってまだ馴染みのない視点だが、今や成功の不可欠な側面となっている。
学際性、戦略、価値、人的要素：これらがデータ管理の未来の4つの柱である。
長年にわたって学んだことが一つあるとすれば、フレームワークは標準化された学習基盤として非常に価値があるが、それらは超越するために学ぶべきものだということだ。パブロ・ピカソが言ったように、「プロのようにルールを学び、芸術家のようにそれを破れ」。
すべてのデータ分野にまたがる能力を開発し、戦略と価値創造に容赦なく焦点を当て、人的要素を育てよう。そうしてこそ、私たちは真にデータ管理の芸術家になれるのだ。
