データガバナンスを改善しAI対応の小売組織を構築する
人工知能は、小売および消費財のすべての経営幹部にとっての最重要の課題です。 企業は、より良い顧客サービスを提供し、より迅速で正確な洞察を導き出し、より優れたイノベーションとパートナーとのコラボレーションを推進できる可能性を認識しています。 数十億ドルが危険にさらされています。 これらの新しいAIシステムを強化するために必要なデータについては、あまり言及されていません。 従来のレポートデータに加えて、これらのAIシステムはプレゼンテーション、文書、電子メール、顧客サービスの記録、画像などを消費します。 AIシステムの品質は、システムに供給されるデータがどれだけ適切に管理されているかに完全に依存します。
構造化データを運用システムから分析システムに流すプロセスの定義と改良には数十年が費やされましたが、非構造化データをめぐる取り組みの大部分は、ストレージとコンピューティングコストの管理が中心でした。 組織がこれらの情報資産を分析基盤に組み込もうとする中で、これらのデータの品質、信頼性、適切な使用方法に関する重要な疑問が浮上しています。
企業がAIを構築する際には、AIに組み込むデータの正確性、可用性、安全性を確保するためのステップに投資することが不可欠です。 CIOもそれを理解しています。 実際、CIOの98%が、MITのテクノロジーレポート「Bringing Breakthrough Data Intelligence to Industries」（Databricksが共同作成）にあるように、統一された一貫性のあるガバナンスのアプローチが重要であると回答しています。
AIに対応したデータガバナンス戦略の確立
急速に進化する小売・消費財セクターにおいて、企業は堅牢なデータガバナンスがもはやオプションではなく、不可欠であることに気づいています。 McKinsey & Companyによると、効果的なデータガバナンスを持たない企業は、データ品質の低下により、従業員の時間の最大29%を非生産的な作業に費やしています。 しかし、データガバナンスは、データ品質と意思決定を強化する上で重要な役割を果たすにもかかわらず、利益を直接的に向上させないことが多いため、一部の企業では戦略的優先事項として扱うのではなく、IT部門に委ねています。
専門家は、データガバナンスが組織を真に変革するためには、最高データ責任者（CDO）を筆頭とする経営幹部が先頭に立つ必要があると主張しています。 AIでは、ビジネス主導のガバナンスの重要性がさらに高まります。 AIは基礎となるデータだけでなく、それを取り巻くビジネス・コンテキストも利用します。 ビジネス中心のアプローチにより、データガバナンスはビジネス目標に合致し、成功に必要なサポートを得ることができます。
データガバナンス・イニシアチブを立ち上げるにあたり、最高データ責任者（CDO）の最初のステップは、ビジネスの支持を得ることです。 データガバナンスは、単なる技術やITの機能ではありません。 この支援を受けて、CDOはデータ管理室（DMO）とデータ協議会という2つの重要な組織を設立します。 DMOはデータガバナンスの方針と手順の確立を任務とし、ビジネスリーダーで構成されるデータ評議会は優先順位を設定し、組織のコンプライアンスを確保します。
重要な戦略には、顧客データや製品データなど、特定のデータ領域に焦点を当て、タスクを管理しやすくし、企業の戦略的目標に沿うようにすることが含まれます。 データ評議会とDMOが提唱するこの的を絞ったアプローチは、データガバナンスの圧倒的な範囲がイニシアチブを頓挫させることを防ぐことを目的としています。
さらに、データガバナンスが利益にもたらす具体的なメリットを示すことは、資金調達や経営陣の支援を維持するために不可欠です。 DMOは、成功を文書化し、データガバナンスへの継続的な投資の価値を伝え、当面の問題に対処した後も優先事項であり続けるようにする上で、重要な役割を果たします。 この継続的な取り組みは、データガバナンスの成果をデータ品質とビジネス洞察力の向上に直結させることで、経営陣の支持を確保するのに役立ちます。
Unity Catalogがデータガバナンスをサポート
企業のデータガバナンス標準を定義する際、DMOは組織全体でデータがどのように作成され、どのようにアクセスされるかを精査する必要があります。 情報の冗長性は、特に純粋な運用面では完全に回避できるわけではありませんが、アナリティクス分野の進歩により、企業は分析基盤を統合できるようになりました。 企業は、単発のデータウェアハウス、データマート、データレイク、データサイエンスプラットフォームをいくつも構築するのではなく、これらの環境を統合して、企業全体で見られるあらゆる分析ニーズをサポートする一元化されたリポジトリにすることを検討すべきです。
Databricksデータインテリジェンスプラットフォームは、データと分析の統一されたアプローチというビジョンを念頭に置いて、ゼロから構築されました。 Databricksは、内部と外部の両方で生成された構造化データおよび非構造化データをパフォーマンスとコスト効率よく処理できる Delta Lake のデータ管理レイヤーを利用して、組織が分析指向のすべての情報資産を単一の統合プラットフォームに統合することを可能にします。
リアルタイム処理とバッチ処理の両方をサポートするDatabricksプラットフォームにより、データエンジニアは、希望するビジネス成果をサポートするために必要なスピードで処理を行い、ビジネスに対して洞察を提供することができます。 現在市販されているあらゆる最新のビジネスインテリジェンスおよびデータディスカバリプラットフォームとの統合に加え、生成AIを含む機械学習およびAIワークロードの強固なサポートにより、Databricksは組織の分析ニーズを最大限に満たすことができます。
Databricksのデータインテリジェンスプラットフォームは、現在1,000社以上の小売企業や消費財メーカーに採用されており、革新的なデータ管理の最前線に立っています。 ここでUnity Catalogが登場します。 Unity Catalogは、クラウドやプラットフォームを問わず、構造化データ、非構造化データ、機械学習モデル、その他さまざまなデジタル資産を管理するためのシームレスな統一レイヤーを提供することで、データガバナンスに革命をもたらします。 これにより、データ専門家は信頼できるデータに安全にアクセスし、人工知能を活用して生産性を向上させ、レイクハウスアーキテクチャの機能をフルに活用して共同作業を行うことができます。 Unity Catalogは、組織がデータガバナンスに取り組む方法を変革し、データ品質とセキュリティを確保しながら、ユーザーのニーズに合わせた情報資産への容易なアクセスを実現します。
Unity Catalogで利用できる主なイネーブラーには、以下のものがあります：
- データと AI の可視性を統合
- データと AI の単一権限モデル
- 組み込みの監査、リネージ、データ品質の実施
- AI を活用した監視と観測可能性
- ゼロコピー、ゼロETLで企業 内および企業間でオープンデータを共有
この統一されたガバナンスのアプローチにより、データとAIのイニシアチブを加速し、同時に規制コンプライアンスを簡素化します。 Databricks プラットフォームのコアコンポーネントである Unity Catalogは、エンタープライズデータガバナンス戦略の要となっています。
適切なガバナンスの実践によりイノベーションを加速する小売企業
イタリアの多国籍食品会社であり、世界最大のパスタメーカーであるBarillaは、Databricksに移行することで、一元化されたグローバルなデータリポジトリを構築することができました。 Unity Catalogによって、Barillaのチームは、共有テーブルやビューを通じて発見可能なデータ資産のカタログを通じて、データを簡単に発見、理解し、より安全に使用できるようになりました。 この合理化されたガバナンスは、Databricks上のBIおよびMLツールとともに、Barillaの目標を達成するためにデータチームが協力するのを助け、Barillaがイタリアの伝統の旗手としてだけでなく、イノベーションの旗手としても卓越することを可能にしました。
Ankerは、携帯電話、タブレット、ノートパソコンを、自宅でも車でも外出先でも、かつてないスピードで充電できる電力供給技術のパイオニアです。 DatabricksとUnity Catalogを導入する前は、Ankerはクラウドデータウェアハウスへのアクセスをユーザーに提供していました。 Unity Catalogが導入されたことで、Ankerチームはテーブルレベルでデータアクセスを管理できるようになり、ガバナンスを損なうことなくデータを簡単に共有できるようになりました。 これにより、Ankerのチームはより大胆なデータサイエンスのアイデアを追求し、これまでにないイノベーションを起こすことができるようになりました。
