AI時代のデータ管理はどうあるべきか、調査で見えた「新たなルール」とは？

　クラウドサービスやAIの普及により、膨大なデータが生成されるようになった昨今、企業は大量の情報に溺れ、必要なものを見つけられない状況にある。この問題は、セキュリティ／コンプライアンス対応の不備、意思決定の遅れ、コストの増大などにもつながりかねない。そのため企業には、データを1カ所に集め、統合して可視化し、理解しやすくするという、従来の方法から脱却することが求められている。

　こうした中、ある調査では、データライフサイクル管理やパイプライン管理といった戦略を新たに導入した企業が、コストの削減や意思決定の迅速化、脅威検出の強化といった成果を挙げていることが示されている。さらに、データフェデレーションや階層化を実践したことで、アクセス速度の向上や重複の排除、コンプライアンスの強化などを実現した企業もあるという。

　本資料では、AI時代に求められる「データ管理の新たなルール」について、具体的な調査結果を交えて、詳しく解説している。データの価値を最大化するための4つの推奨事項も紹介されているので、ぜひ参考にしてほしい。