生成AI時代のデータ基盤、データから価値を引き出すための3つのポイントとは

　データはビジネスを変革する上での原動力であり、特に生成AIが登場したことで、データの重要性がさらに高まっている。多くの企業がデータドリブンを志向しているが、思ったようには進展していないようだ。

　その理由としては、データの増大、データのサイロ化、意思決定の複雑化、人材およびスキルの不足、セキュリティ脅威の増大などによって、適切なデータ基盤の構築が難しくなっていることが挙げられる。データの取り込みから保存、クエリ、分析、可視化、機械学習モデルの実行まで、データ活用の各ステップを網羅して、データ管理を容易にするデータ基盤を実装するにはどうすればよいのだろうか。

　考慮すべきポイントは3つだ。1つ目は、最適なコストパフォーマンスを発揮する「包括」的なツールを備えること、2つ目は、サイロの解消および部門横断の連携を実現するためのデータ「統合」、そして、3つ目が、必要なときに必要な場所で、適切な制御レベルでデータにアクセスするための「ガバナンス」体制の構築だ。資料では、これら3つのポイントについて詳しく解説している。