ビジネス価値を向上させる機械学習、その成功を左右する「データ管理戦略」とは

　金融や小売り、製造、医療など、機械学習による次世代の予測分析を活用した業界では、そのビジネス価値を大きく向上させている。しかし、こうした成果は取り込むデータに大きく左右されるもので、データ品質が低かったり、非統合でアクセス性が悪かったりすると、不正確な分析結果や固有バイアスを生み、インテリジェントな意思決定を妨げる要因にもなる。

　こうした問題を回避するために欠かせないのが、データガバナンスを中心とした機械学習のためのデータ管理戦略だ。その策定において、まずはビジネス目標の中から機械学習が最も効果を発揮できるものを特定し、必要なデータセットを明確化する必要がある。さらに利用するデータの包括的な可視化によるリスト化とその維持、データ基盤の構築に必要な役職や責任の明確化なども重要だ。

　本資料では、ビジネスリーダーと各界の専門家の意見を紹介しながらデータ管理戦略について解説する。戦略の策定と実施に役立つチェックリストも掲載しているので、適切なポリシーとフレームワークの採用について学び、自社の戦略策定のために役立ててもらいたい。