データの墓場から金鉱へ変えるための戦略とは

機械学習（ML）や生成AI（GenAI）がもたらす生産性向上やイノベーションの可能性は計りしれません。しかし、データの基盤が整備されていなければ、そのポテンシャルは十分に発揮されません。Gartnerの予測によると、少なくとも30％の生成AIプロジェクトが、データ品質の低さなどの要因で途中放棄されるといいます。

データの生成量は日々増加し、新たなデータソースも次々と登場しています。その結果、企業はクラウド、エッジ、データセンター、メインフレーム、エンドユーザーのデバイスに分散した重要データを有効活用することがますます困難になっています。

Clouderaが2024年に実施した「エンタープライズAIと最新データアーキテクチャに関する調査」では、ITリーダーの73％が、社内のデータがサイロ化（分断）されており、相互に接続されていないと回答しました。さらに、半数以上が「自社の全データにアクセスするくらいなら歯科治療（根管治療）を受ける方がマシ」と答えており、データ管理の煩雑さが大きな課題であることが示されています。

また、IT部門に限らず、多くの経営層がAIや生成AIへの投資から適切なROI（投資対効果）を得ることに苦戦していることも明らかになっています。その原因の一つが、企業のデータ基盤が十分に整備されていないことにあります。