従来のエンタープライズデータ戦略は、安定したペースを前提としていました。戦略を設計し、プラットフォームを構築し、データソースを計画的に取り込み、主要なユースケースごとにプロダクトを立ち上げる。しかし、買収による成長、エージェントベースのワークフロー、高速なデータソースの吸収を経験する企業では、このプレイブックがストレスを受けています。HowdenグループのグループCDOであるBarry Panayiは、低速時代に合わせたアーキテクチャ、タクソノミー、運用モデルが、ビジネス自体の制約になると指摘します。
Howdenは世界50カ国以上で事業を展開する保険ブローカーであり、25,000人の従業員を擁します。5年前は10,000人でしたが、昨年は週に1社以上の企業を買収しました。HowdenはDatabricks上でエンタープライズデータプラットフォームを運用し、100以上の記録ソースを統合アーキテクチャに統合。規制報告からDatabricks Genieによる会話型分析までをサポートしています。
Panayiは、製品モデルが扱いにくくなり、サービスがスケールすると述べます。「データレイヤーをオープンでガバナンスの効いたサービスの集合体として考えれば、AIの次の要求にずっと適応しやすくなる。私たちはエージェントにデータを提供することになり、エージェントはビジネス全体にデータをパイプする。そのためには異なる設計思考が必要だ。ユーザーはもはやダッシュボードやアナリストだけでなく、エージェントも含まれる。エージェントは予期しない方法でデータを構成する。サービスレイヤーはそれを前提とするが、プロダクトカタログはそうではない。」
買収の急速なペースは、データ組織に大きな変化を強いました。Panayiが参加したとき、約80のデータソースが取り込まれており、買収後の統合には約6ヶ月かかっていました。このペースでは、人々はサイロを作ったり、他の場所からデータを引っ張ってきたりしていました。アーキテクチャとして、データマスタリングと品質チェックを従来のレポートレイヤーに近い場所から、取り込みに可能な限り近い場所にシフトしました。これにより、データがより早く利用可能になります。Panayiは「データを可視化するだけでも、完全に取り込んでマスタリングしなくても、多くのビジネスチャンスを解放できる」と強調します。
複数のバージョンのデータポイントが存在する問題に対処するため、Howdenは標準データモデル（Accordデータモデル）を構築しました。これにより、照合のロジックが組み込まれ、手動の照合に依存する必要がなくなりました。「タクソノミーがコード化されていなければ、チームが照合エンジンになる。それは報告サイクルごとに支払う税金であり、ビジネスの成長とともに悪い方向にスケールする」とPanayiは述べます。
AIに関しては、Howdenは探索段階から標準化されたパイプライン、共有コード、再利用可能なデータアセットへと移行しました。これにより、クロスドメイン分析が可能になり、一度構築すれば各部門で再構築する必要がありません。Panayiはモデルのプロダクション化にはまだギャップがあると認めつつも、スケーラブルな能力への移行は現実のものだと述べています。
Panayiが重視する指標は「インサイトラグ」、つまりデータが会社のどこかに存在してから誰かが実際に使えるようになるまでのギャップです。Howdenのブローキング業務では、ブローカーがクライアントと会う前に最新のインサイトを提供することが重要です。以前はバッチ駆動の遅いレポートだったため、データは間違っていなくても、見たときには古くなっていました。現在では、ブローカーは「現在のポートフォリオ全体での状況、ベンチマーク、ハウスビュー」を提供できます。データは知的財産であり、断片化があった以前の状態では不可能でした。
会話型分析（Databricks Genie）の導入により、人々はデータとチャットして迅速に回答を得られるようになりました。Panayiは、Genieが即時性を提供するだけでなく、ダッシュボード構築の負荷を軽減し、数百時間の節約につながったと述べています。「Howden Intelligence Layer」のコンセプトは、質問を適切なサービスに振り分け、ユーザーがデータソースを意識する必要をなくします。
最後に、PanayiはCレベルのリーダーに対するアドバイスとして「遅く進んで速く進む」ことを挙げ、最初から適切に設計し、プロセスとエージェントワークのリーダーを早期に関与させること、そしてデータプロダクトだけでなくデータサービスを考え始めることを推奨します。「現在のペースではなく、向かっているペースに合わせて設計せよ」と締めくくっています。