データの分散を克服して価値を最大化、AI対応のデータ基盤の必要性と構築方法

　データ活用は、適切な意思決定やイノベーションの促進を図る上で重要な取り組みだ。しかし、データが複数の部門や異なるシステムに分散していることで、「必要な情報にアクセスできない」「情報が古い」「形式に一貫性がない」といった状況に陥り、データの価値を引き出せていない企業も多い。

　このようなデータ活用の課題を解消するためには、散在するデータを物理的な移動なしに連携させるデータファブリックを採用することが有効だ。また自動化を取り入れて、データから実用的なインサイトを取得するまでの手順を効率化することも考えていく必要がある。そこで取り組みたいのが、AI対応のデータ基盤の構築だ。これにより散在するデータが単一の環境に変換され、容易にアクセス／準備／使用できるようになる。

　さらにデータの一貫性や信頼性も向上するため、AIモデルの改善にもつなげられるといったメリットも期待できる。本資料では、分散したデータがビジネスの足かせになる理由を解説するとともに、その克服に向けたAI対応のデータ基盤構築の必要性と実現方法を解説する。