現代のデータ主導組織に予測型データインテリジェンスが求められる5つの理由
デジタルトランスフォーメーションがビジネスにおけるデータ主導の変革であることは、多くの方がすでにご存じだと思います。そのため、デジタルトランスフォーメーションを実現した組織が、人とデータを効果的に結び付けているのは当然のことです。このような組織は、組織内のデータ利用者が分析、AI、データ主導の意思決定に必要なデータをスムーズに見つけ、理解、信頼し、アクセスできるようにすることの重要性を知っている組織であると言えます。
ただ、これをいざ実践しようとすると、理想と現実の間にギャップがあることに気づきます。IDC社が実施した最近のデータトラスト調査によると、経営幹部の83％がパンデミック前と比較してデータ主導になるべきだと明確に示しています。しかし、データ分析を通してそういった取り組みが実際に進んでいると答えた業務担当者はわずか30％のみでした1。
多くの組織は、データインテリジェンス（データの分類、品質、系統、所有権、使用法、関係に関するメタデータ主導の洞察によって可能になるデータのコンテキスト理解）が、この課題に対処する上で重要な役割を果たすことを理解しています。しかし、データインテリジェンスに関する既存のソリューションの多くは、期待に応えられていないのが現状です。
IDC社のリサーチディレクターであるStewart Bond（スチュワート・ボンド）氏は、最近のプレゼンテーションでこういった現状に触れ、「データに関するインテリジェンスの需要は高まっているが、その提供にはまだ至っていない」と述べています2。
こういった状況に陥る原因は多くありますが、共通のテーマとして、データインテリジェンスソリューションのほとんどがデータ配信にリンクされていないという点が挙げられます。そのため、メタデータが切断され、データインテリジェンスをうまく実行させられず、面倒な手動のワークフローに頼らざるを得なくなってしまうのです。このままでは、データインテリジェンスソリューションは以下のような状況に陥ります。
- 予測推奨を通して、データ利用者への迅速な価値を提供することができない
- データ利用者がうまくデータと関わることができない
- 具体的なビジネス成果を得ることができない
このような課題を克服するためには、何が必要でしょうか？デジタルトランスフォーメーションのペースが加速するにつれて、多くの組織は取り残されるコストが大きくなっていることに気づいています。データインテリジェンスからタイムリーな価値を引き出すことはますます重要になっているうえ、何ヶ月も何年も待つ猶予はもはやありません。
データからビジネスの成果と価値を引き出すには、信頼できるデータにすばやく簡単にセルフサービスでアクセスできるようにする必要もあります。結局のところ、必要なときに必要な場所でデータを消費者へ渡せない場合、大量のデータやメタデータを保有する意味がなくなってしまうのです。最後に忘れてはならないのは、エンタープライズデータマネジメントは組織全体に拡張する必要があり、この作業はデータマネジメントチームやデータエンジニアリングチームに負担をかけすぎずに実行するべきであるということです。
つまり、組織はデータから飛躍的な価値を引き出す能力を必要としているのです。大規模な範囲でこれを実現するには、以下のようなことが求められます。
- 組織内外のメタデータインテリジェンスを活用し、予測推奨と自動化によってデータの価値を即座に引き出す
- 自動的なデータ配信にセルフサービスのデータショッピング体験をリンクさせ、データ利用者の活性化を促し、ビジネスの成果につなげる
- データソース、データタイプ、クラウドなどすべてを含めた組織内のデータバリューチェーン全体でメタデータ、コンテキスト、洞察を接続させ、データを完全に把握する
- ガバナンス、カタログ化、品質、マーケットプレイス機能を統一し、本質的に信頼できるデータを実現する
- 弾力性があり、サーバーレスかつインテリジェントなモジュール式のクラウドネイティブサービスによって、ビジネスニーズの進化に合わせた成長・拡張を実現する
実質的に求められているのは、クラウドネイティブのメタデータインテリジェンスを活用し、統合されたガバナンス、カタログ、品質、マーケットプレイス機能を備え、予測型データインテリジェンスを可能にする単一の統合ソリューションであると言えます。現代のデータ主導組織に必要なデータ基盤を提供するソリューションは、以下の通りです。
インフォマティカは、メタデータ主導のAIエンジンであるCLAIRE™を搭載したIntelligent Data Management Cloud（IDMC）を提供しています。詳しい製品詳細については、ウェビナー（オンデマンド動画）にてご確認いただけます。
1 Data Culture Survey, IDC December 2020, N=455, Data Trust Survey, IDC December 2021 N=500
2出典： “In Data We Trust. Or Do We?” Stewart Bond, IDC Directions Conference, March 20
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本ブログは2022年6月17日のDHARMA KUTHANURによるFive Reasons Why Modern Data-Driven Organizations Need a Foundation of Predictive Data Intelligenceの翻訳です。
