AIの発展に伴い、企業はデータ分析基盤の整備を進めていますが、サイロ化や個別基盤の構築が課題となっています。データの民主化や適切なガバナンスが重要で、ツール導入だけでは解決しない点も強調されています。
要約すると最近、AIの急速な発展に伴い、企業はデータ分析基盤の再整備を進めています。
AIを効果的に活用するためには、信頼できるデータが不可欠です。
しかし、クラウドやSaaSの進化により、データ基盤の構築が容易になった結果、データのサイロ化が進行し、統合的なデータ基盤の構築が困難になっています。
特に日本では、個別の基盤構築が主流となり、全体最適化が難しいのが現状です。
大規模な組織では、サイロ化がコストやリソースの無駄を招き、複雑なアーキテクチャが生じています。
そのため、データのサイロを最小限に抑え、企業全体のデータアーキテクチャを設計する必要があります。
記事では、大規模なデータ分析基盤の構築における注意点を5つ挙げています。
まず、「データの民主化」がサイロ化を助長する可能性があり、適切なデータガバナンスが求められます。
次に、「小さく始めて大きくできない」という問題があり、実際のユースケースを考慮せずに基盤を構築すると、後で大きなコストが発生する恐れがあります。
また、「データは1カ所に集めても使えない」という点も重要で、データを使える状態に整えるプロセスが必要です。
さらに、「仮想統合」と「アクセス可能性」の違いを理解すること、そして「ツール導入だけでは解決しないデータの管理」が不可欠です。
これらの注意点を踏まえ、次回は目指すべき方向性について詳しく解説する予定です。
参考リンクhttps://news.yahoo.co.jp/articles/0aad15aa65678ee7648536703dda45f9eccf10d2