データインテリジェンスを理解するための短いガイド

「データガバナンス」、「生成AI」、「大規模言語モデル」などの用語は、職場で一般的になりつつあります。

しかし、ビジネスリーダーにとっては、それらを会話やプレゼンテーションにただ散りばめるだけでは不十分です。彼らはこれらのトレンド、技術、そしてテクノロジーが実際に何を意味し、自分たちの組織の未来でどのような役割を果たすのかを理解しなければなりません。

私たちは、データインテリジェンスの主要な要素を定義し、リーダーに次世代のオペレーションを支えるバズワードを理解することがなぜ重要なのかを概説することで、お手伝いしたいと考えています。

データインテリジェンス：これは単なる情報以上のものです。データインテリジェンスとは、AIを用いて独自のデータから正確で関連性のあるユニークな洞察を抽出することです。これにより、新たな収益源の特定、従業員の生産性向上、効率的な運営など、市場での競争優位性を企業が築くのに役立ちます。

データのサイロ化：データインテリジェンスを動かすために必要な情報は、ビジネス全体のアプリケーションやシステムに閉じ込められていることがよくあります。統一された資産へのアクセスがないと、企業は限定的で、可能性として不正確または誤解を招く情報に基づいて重要な運用決定を下すことになります。そして、データの管理や保護のような重要なタスクは、より困難で高価になります。

データレイクハウス： 広く採用されているオープンソースプロジェクトApache Spark、Delta Lake、MLflowに支えられたデータレイクハウスは、エンタープライズデータの新たな居場所です。閉鎖的なエコシステムや独自のフォーマットから解放され、このアーキテクチャはデータのサイロ化を排除し、企業が構造化されたものと非構造化の資産を含む統一された情報ストアを構築することを可能にします。これは最終的にデータインテリジェンスのワークロードの発射台となります。

データインテリジェンス（DI）プラットフォーム：DIプラットフォームはAIとレイクハウスアーキテクチャを組み合わせて、企業の新たな運用エンジンを作り出します。一つのシステムがデータライフサイクル全体、つまり統合から分析やAIワークロードの開発とデプロイメントまでを取り扱い、統一されたガバナンスを提供し、開発者間の協力を促進してビジネス価値を生み出すダイナミックなデジタルソリューションを提供し、継続的に改善します。

データガバナンス：データは制御され、追跡される必要があります。企業は、資産が適切に、確認済みのユーザーによって使用されるようにする必要があります。内部チームは、アプリケーションのパフォーマンスに影響を与える可能性のあるデータ品質の問題を迅速に発見することが必要です。しかし、IT環境のサイロ化された性質のため、データガバナンスに対するアプローチは多種多様です。DatabricksのUnity Catalogを使用すると、ガバナンスは一つのフレームワークを通じて管理され、企業はすべてのエコシステムに対して一貫したポリシーまたは独自のポリシーを設定するとともに、資産のライフサイクルを通じて追跡する能力を得ることができます。

自然言語処理：生成AIの土台であるNLPは、ユーザーがウェブブラウザを検索するのと同じ方法でデータに質問することを可能にします。例えば、エンジニアやアナリストのチームにレポートを作成させる代わりに、CEOは「来年の売上はどうなるのか？」といったプロンプトで必要なビジネスインテリジェンスを生成することができます。

データの民主化：自然言語のプロンプトでデータ資産を問い合わせることにより、非技術的なユーザーが独立してインテリジェンスを生成することができ、より良い、より情報に基づいた意思決定を推進するのに役立ちます。このデータにアクセスし、使用できるユーザーの範囲を安全に広げるためには、堅牢なガバナンスが必要です。しかし、最終的には、民主化が企業がデータから得る価値を最大化することを保証します。

データインテリジェンスの完全な紹介については、初心者のためのデータインテリジェンスをチェックしてみてください。または、最近のデータ+AIの状況レポートをチェックして、ビジネスがデータインテリジェンスの旅のどこにいるかを詳しく学びましょう。