あなたはデータ・リーダーです。あなたの組織がAIを採用し、導入するとき、すべての視線があなたとあなたのチームに注がれます。
あなたには、AIモデルやその他あらゆるユースケースで使用するデータが、信頼性が高く、高品質で、正確で、完全で、信頼でき、AI対応で、刻々と変化する規制に準拠していることを保証する責任があります。
ですが、おそらく管理しきれないほどのデータを抱えていて、組織内のすべてのデータがどこにあるのかさえ分からないかもしれません。
そこでデータ・インテリジェンスの出番です。
データ・インテリジェンスは、カタログ化、品質保証、ガバナンス、リネージュの追跡、共有プラットフォームを通じて、組織がデータの検出、キュレート、保護、アクセスを行うのに役立ちます。
こうした疑問に答えるために、データ・インテリジェンスでは、相互に接続された一連のプロセスとツールを使用して、メタデータ管理を自動化および合理化します。
この統合されたインテリジェンス・プロセスにより、組織はデータに関する洞察を深め、データから最大限の価値を引き出す方法を知ることができます。このように、データ・インテリジェンスは、セルフサービス分析を可能にし、Business Intelligenceや生成AIなど、今日の企業にとって重要な取り組みをサポートします。
私たちは、データがビジネスにとってすべてである世界に生きていますが、データもあらゆるところにあると、どのデータが重要で有用なのかを容易に見失ってしまうようになります。さらに、そのデータはサイロ化され、品質が低いことがよくあります。
過剰なデータ
今日の常時オンライン、常時接続の世界では、組織が利用できるデータの量は、率直に言って圧倒されるものです。そして、その量は増える一方です。
企業ビジネスが利用できるデータの量が膨大であることを考えると、その多くが未使用のままなのは驚くべきことではありません。また、収集されても分析されないデータは、組織にとって何の価値もありません。
サイロ化されたデータ
組織は、このデータのオーバーフローに品質管理を適用し、ガバナンスポリシーを適用するのに苦労しています。一方、データのサイロ化により、ユーザーは、データの存在を知っていても、必要なデータを常に見つけることができるとは限りません。
品質管理とガバナンスの両方が欠如している断片化されたデータ・ソースでは、データ・インフラストラクチャーが予想よりもはるかに複雑になることが多いのは驚くべきことではありません。
低品質なデータ
Experianの調査によると、Cレベルの重役の95%が、データ品質の問題が組織のビジネス目標達成能力に影響すると考えていることが明らかになりました。
組織がデータにアクセスして分析できるとしても、そのデータを完全に信頼できない可能性があり、これは時間、お金、労力の浪費につながる大きな問題です。
幸いなことに、データ・インテリジェンスはこれらの問題すべてに対処できるため、データから最大限の価値を引き出すことができます。
データ・プライバシーとセキュリティー
IBMのレポートによると、データ侵害による平均コストは2024年に488万米ドルに達しており、これは過去最高になるとのことです。そのため、特に金融や医療といった規制の厳しい業界においては、組織のデータのプライバシーとセキュリティーが最も重要になります。
幸いなことに、データ・インテリジェンスはこれらの問題すべてに対処できるため、データから最大限の価値を引き出すことができます。
過剰で、サイロ化され、低品質なデータが存在する今日の企業組織は、データを利用してその価値をマイニングするのではなく、データの気まぐれからサービスを提供していることが多くあります。だからこそ、このような問題の解決策であり、データを再び管理できるようにするデータ・インテリジェンスが、非常に重要です。
データ・インテリジェンスは、サイロ化されたデータを検出
データ・インテリジェンスは、一元化され統一されたデータ・カタログとマーケットプレイスを通じて、データ・インフラストラクチャーの複雑さを軽減するのに役立ちます。組織はこれにより、データ資産がどこにあっても、発見、評価、カタログ化、キュレート、管理が可能になります。
結果として、組織の全ユーザーはニーズに合った適切なデータを見つけることができるため、業務効率が向上し、コラボレーションが促進されます。
サイロを打破し、情報に基づいたコラボレーションの文化をはぐくむことで、データ・インテリジェンス・ソリューションは、組織が市場をより深く理解しながら迅速に行動できるようにします。
したがって、データ・インテリジェンス・ソリューションが持つ変革力の一部は、ビジネスの俊敏性と革新能力の向上であると言えます。その向上により、適切なデータ資産を適切なアクセス権限を持つ適切な人々に共有、配布することで、価値実現までの時間を短縮することができます。これはすべて、データの正確性、完全性、妥当性、一貫性、独自性、適時性を確保するセルフサービス・モデルを通じて行われます。
データ・インテリジェンスにより、未加工データを実行可能なインテリジェンスに変換
データ分析を活用することで、データインテリジェンスはデータから実行可能な洞察を抽出し、より適切な意思決定を下せるようにします。このデータ分析には、予測分析（データを使用して将来を予測する）や処方的分析（データを使用して次に何をすべきかを決定する）など、さまざまな形式があります。
データ・インテリジェンスは、組織がどのような種類のデータを持っているか、何に使用できるかをユーザーが知るのに役立ち、目的に適したデータセットに簡単にアクセスできるようにします。
データ・インテリジェンスにより、データの信頼性が向上
企業は、データの信頼性に対するエンドツーエンドの信頼性を必要としています。データ・インテリジェンスが包含するデータ品質ツールとプラクティスは、データの精度、完全性、有効性、一貫性、一意性、適時性、目的への適合性を確保することで、この信頼性を発展させるのに役立ちます。
より高品質のデータへのアクセスがより簡単になると、組織は最終的にそのデータを信頼できるようになり、結果として企業にいくつかの重要で変革的なメリットがもたらされます。
データ・インテリジェンスのメリットとして、次のようなことが可能になります。
AIと機械学習を活用して、
未加工データを実行可能な洞察に変換する
データ・ガバナンス、データ品質、データ・リネージュ、
データ共有を統合することで、データの洞察を早期に得る
生成AIによって自然言語でコンテキスト化
された信頼性の高いデータを、データ・コンシューマーが消費できるようにする
さらに、データ・インテリジェンスによってデータ品質が強化されたため、組織はデータ・プロファイリング、クレンジング、監視などの自動化された機能を使用して、データ品質の大規模な検出および評価をさらに容易にできるようになります。
データ・インテリジェンスを備えた組織は、リアルタイムの洞察を活用し、データ検出を加速し、高品質のデータを優先できるため、これらすべてが競争上の優位性の向上につながります。作成から消費までデータを追跡およびマッピングできるため、正確性、信頼性、コンプライアンスの確保に役立ちます。