データを実行可能な洞察に変換しましょう
組織がAIへの取り組みを進める中で、経営陣は投資対効果を求めており、あなたがデータ・リーダーであれば、あなたへの期待と責任はこれまで以上に高まっています。
AIモデルに使われるデータを、信頼性が高く、高品質で、確実に扱えて、変化する規制にも準拠させることは、あなたの重要な役割です。しかし実際には、管理しきれないほどのデータを抱えており、組織内のデータがどこに存在しているのかを十分に把握できていない場合もあるでしょう。
そこで活躍するのがデータ・インテリジェンスです。データ・インテリジェンスは、未加工データを実行可能な洞察へと変換し、データ・ガバナンス、品質、リネージュ、共有を統合し、利用者が信頼できるコンテキスト付きデータにアクセスできるようにします。
データ・リーダーであるあなたは、データがもたらす変革力と、それに寄せられる大きな期待を強く意識していることでしょう。組織は、あなたがデータを信頼できる実用的な洞察へと導くことを期待しています。しかし、データ量と複雑性が急速に増す中で、成功を阻むさまざまな障壁も同じ速度で増え続けています。
膨大なデータ
データの量は「多い」という状態を超え、もはや手に負えないレベルに達しています。データはあらゆる場所から、絶え間なく流れ込んできます。本来であればデータが増えるほど深い洞察が得られるはずですが、実際には雑音が増えるだけということも少なくありません。価値あるシグナルは埋もれ、重要な意思決定が後回しになり、手元のデータさえ信頼しきれない場合があります。
サイロ化されたデータ
答えが「どこかにある」のは分かっているのに、データサイロの奥やシステムに埋もれ、あるいはガバナンスが不統一なために使えない。そんなもどかしさを感じたことがあるはずです。データが分断されていると、優れたツールや人材であっても成果につなげるのは困難です。
低品質なデータ
データに「アクセスできる」ことと、それを「信頼できる」ことは別問題です。形式の不一致、背景情報の欠如、古くなったデータは、時間・コスト・労力を浪費するだけでなく、データそのものへの信頼を損ないます。そして信頼がなければ、イノベーションは停滞します。
データ・プライバシーとセキュリティー
IBMレポートによると、2025年のデータ侵害に伴う平均コストは444万米ドルにのぼります。これほど重大なリスクがある以上、あなたが行うデータ関連の判断は、その一つ一つが大きな影響をもたらします。特に金融や医療のような高度に規制された分野では、なおさらです。
データ・インテリジェンスは、膨大で分散したデータを明確で実行可能な洞察へと変換することで、こうした課題の解決を支援します。とりわけ重要なのは、データに関する本質的な疑問に対する答えを提示してくれる点です。
- 私たちの組織はどのようなデータを持っていて、なぜそれが存在するのか
- このデータの出所と保管先はどこか
- そのジャーニーの中で、どのように変化してきたか
- このデータにアクセスできるのは誰か
- データセットは互いにどのように関連しているか
- AIモデルの学習に使えるだけの信頼性を、そのデータは備えているか
こうした問いに答えることで、データ・インテリジェンスはデータの実態と価値の引き出し方について、より深い理解を提供します。さらに、セルフサービス分析を可能にし、ビジネス・インテリジェンスや生成AIなどの重要な取り組みを支えます。
今日、多くの企業は散在し整理されていないデータに埋もれ、価値を引き出すどころか、状況に後追いで対応するだけになっています。データ・インテリジェンスは、これらの深刻な課題を解決するための重要なメリットを提供します。
サイロ化されたデータを発見
データ・インテリジェンスは、データがどこにあってもその発見、評価、カタログ化、キュレーション、ガバナンスを可能にします。統合されたデータ・カタログやデータ・マーケットプレイスは、データ基盤の複雑さを軽減し、必要なデータを迅速に見つけられる環境を整えます。
サイロを解消し、部門間の連携を促すことで、データ・インテリジェンスは、より迅速で賢明な意思決定を後押しします。適切な人が必要なデータにアクセスできるようにすることで、ビジネスの俊敏性が高まり、価値創出までの時間が短縮されます。
未加工データを行動につながるインテリジェンスへと変換する
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行動に移せる洞察を抽出し、より良い意思決定を支援します。分析手法には、将来を予測する予測分析や、最適な行動を導く処方的分析など、さまざまな形があります。
データ・インテリジェンスは、組織が保有するデータの全体像とその活用方法を明確にし、チームが必要なデータセットへ容易にアクセスできるようにします。
データの信頼性を高める
データへの信頼性が確立されていなければ、企業はAIの可能性を十分に引き出せません。データ・インテリジェンスは、正確性、完全性、一貫性、適時性など、あらゆる観点からデータ品質を確保することで、この課題を解決します。その結果、変革的なビジネス価値を生み出す「信頼できるデータ」が入手できます。
「データ品質をさらに段階的に改善することで、組織がデータから価値を生み出し、リスクを最小限に抑えることができます」。
David Feshbach
グローバル情報ガバナンスおよびオファリング手法リード
IBM Consulting、ハイブリッドクラウドおよびデータ担当
次の5つのステップに従うことで、データの課題をチャンスに変えることができます。
1. データのインベントリーとプロファイルを整備する
すべてのデータについて、その所在、取得元、利用者、利用目的などを整理し、全体像がひと目で把握できるよう体系化します。
2. インパクトの大きい領域でデータ・インテリジェンスのパイロットを実施する
まずは効果が分かりやすい領域を選び、ガバナンス、品質、リネージュ、アクセス性の改善によってビジネス価値がどう高まるかを実証します。
3. データガバナンスの基盤を自動化し、一元的に統合する
品質チェック、規制対応、データの系統追跡などの仕組みを自動化し、ばらつきのないガバナンス体制を構築します。
4. セルフサービス型のデータ・アクセスと分析基盤を整える
必要なデータを自分で探し出し、理解し、安心して使えるよう、使いやすいデータ・カタログや分析環境を整備します。
5. トレーニングと働きかけを通じて、データ・インテリジェンスを活用する文化を育む
全社的にデータを使いこなす意識を高め、誰もが継続的に学び、データを基に意思決定できる環境をつくります。