期待高まる機械学習／AI、土台となるデータ環境の整備には何を求めるべきか

　データドリブン経営の実現は、中規模以上のあらゆる組織にとって最重要課題となっている。そこでビジネスリーダーたちは、データを活用する、ビジネスインテリジェンス（BI）／機械学習／人工知能などのテクノロジーに大きな期待を寄せている。

　データドリブン経営の原資となるのはデータであり、競合他社より優れた経営判断を下すためには、品質が高く、セキュリティとコンプライアンスが確保された“盤石な状態”のデータが必要になる。しかし、データソースがクラウドやエッジなどの社内外に分散し、データが爆発的に増加し続ける中、データを取り巻く環境は複雑化している。

　本資料では、データの品質を盤石なものにして、開発やサービス提供を高速化するためには、適切なデータ基盤を構築する必要があると指摘する。併せて、組織にとって理想的なデータ基盤の要件として、データファブリックとデータメッシュを例示し、それぞれの概要とともに、両者の連携の在り方、推奨される製品について解説しているので、参考にしてほしい。