AI活用を阻むサイロ化を解消、「データアーキテクチャ」策定のヒント

　CIO（最高情報責任者）の8割が既に着手しているといわれるほど、AIやビッグデータ分析の注目度が増している。しかし多くの企業は、運用効率化や情報の全社共有といったステップにとどまり、セルフサービス分析や新たなビジネスモデルの構築といった段階に進めずにいるという。その主な原因が「データのサイロ化」だ。

　マルチクラウドの普及で深刻化するサイロ化を解消するには、データの組織化を指す「データアーキテクチャ」の策定が有効となる。多様なプラットフォームで稼働するシステムからのデータの「収集」を第一歩とし、活用の下準備にあたる「整理」や「整形」を経て、データサイエンスに基づく「分析」に進む。その高度化により、AIのビジネスプロセスへの組み込みが初めて可能になる。

　そして、こうした取り組みを進めるに当たり、利用促進の鍵となるのが「オープンソース」「マルチクラウド」「AI」という3つの要件を満たす環境の整備だ。本コンテンツでは、ベンダーロックインを回避しつつ、あらゆる環境で誰もがデータを使いこなすためのフレームワークについて解説する。