すべての AI プロジェクトはデータ プロジェクトとして始まりますが、それは長く曲がりくねった道です
10,000 人を超える分析、IT、ビジネスのリーダーからの洞察に基づく調査により、AI の導入とメリットを促進するには強力なデータ基盤が必要であることが明らかになりました。
すべての AI プロジェクトはデータ プロジェクトとして開始する必要があります。
最初の重要なステップは、企業データを接続、整理、調和させて、AI を活用したソリューションで顧客のニーズを理解し、満たせるようにすることです。 Salesforce の「State of Data and Analytics」レポートによると、調査対象となった分析および IT の意思決定者のほぼ全員 (92%) が、信頼できるデータがこれまで以上に必要とされていると回答しています。 Salesforce は、世界中の 5,540 人の分析および IT 意思決定者と 5,540 人の基幹業務リーダーを対象に調査を実施しました。
そのレポートの要旨は次のとおりです。
- 強力なデータ基盤が AI を促進します: AI の進歩は急速に進んでおり、データ管理チームには高品質のデータをアルゴリズムに提供するというプレッシャーがかかっています。分析および IT リーダーの 87% は、AI の進歩によりデータ管理が最優先事項になっていると述べています。
- データの可能性を最大限に引き出すには、まだとらえどころがありません。分析、IT、ビジネスのリーダーは皆、データ管理を成功させる最大の障壁としてセキュリティの脅威を挙げています。ただし、データ戦略とビジネス目標の間に不整合があると、取り組みが複雑になります。一方、企業が生成するデータの量は、今後 12 か月間で平均 22% 増加すると予想されています。
- データと AI の成功への道は曲がりくねっています: データと分析機能を保護して拡張するために、分析と IT のリーダーは、データ ガバナンスの再考、社内のデータ文化の強化、クラウド テクノロジーの導入などの戦略を組み合わせて使用します。 。 IT 管理の簡素化は、アプリと分析をクラウドに移行する最大の推進力です。
信頼できるデータに対する需要はこれまで以上に高まっています。分析および IT リーダーの 86% は、AI の出力はデータ入力と同じくらい優れていることに同意しています。生成 AI によってこれらの要求が強化されており、分析と IT のリーダーはデータ基盤の強化を競っています。このレポートによると、分析および IT リーダーの 92% が、信頼できるデータの必要性がこれまで以上に高まっていることに同意しています。しかし、これらのリーダーのうち、データの成熟度が業界標準を下回っている、または存在しないと述べているのはわずか 6% であり、よく言えば、成熟度を競合他社と比較してベンチマークすることの難しさ、最悪の場合はデータ戦略とデータ機能に対する過信を表しています。
このレポートでは、ビジネス リーダーが現在データから得られる価値に満足していないことも明らかになりました。レポートでは、ビジネス リーダーの 94% が、組織はデータからより多くの価値を引き出す必要があると感じていると指摘しています。
分析および IT リーダーにとっての最優先事項は次のとおりです。
- データ品質を向上させます。
- セキュリティとコンプライアンスを強化します。
- AI 機能を構築します。
- 全社的なデータリテラシーを向上させます。
- ツールとテクノロジーを最新化します。
強力なデータ基盤が AI を促進する
生成 AI は、予測 AI などのより確立された関連テクノロジーの反復を超える大きな進歩であり、ビジネス リーダーはその期待を受け入れています。 10 人中 9 人以上 (91%) が、コンテンツ作成からソフトウェア開発に至るまでの魅力的なユースケースを考慮すると、生成 AI が大きな利点をもたらすと考えています。マーケティング リーダーはワークフローで生成 AI を十分に活用できていないことに特に神経質になっており、88% が自社が遅れをとっていると懸念しています。
生成型 AI はデータ倫理と公平性への懸念を引き起こします。報告書では、IT リーダーの 83% が、生成 AI が倫理的に使用されるように企業が協力する必要があると考えていると指摘しています。
分析および IT リーダーが認識しているデータ管理の主な利点は次のとおりです。
- ビジネス上の意思決定の迅速化
- 業務効率化
- 貴重な仕事に時間を費やすことができます
- 自動化されたワークフロー
- 顧客満足度の向上
AI の出力が基盤となるデータの品質に依存していることを考えると、分析および IT リーダーの 10 人中 9 人近くが、AI の新たな発展によりデータ管理が最優先事項になっていると述べているのも不思議ではありません。
データの成熟度は、AI への備えの兆候です。データの成熟度は、AI 導入を成功させるための構成要素です。成熟度の高い回答者は、成熟度の低い回答者に比べて、AI を効果的に使用するために必要な高品質のデータを持っている可能性が 2 倍高くなります。
データの可能性を最大限に引き出すのは依然として難しい
基幹業務リーダーの 41% は、自社のデータ戦略がビジネス目標と部分的にしか一致していないか、まったく一致していないと述べています。同様に、分析および IT リーダーの 37% は改善の余地があると考えています。分析および IT リーダーの 10 人中 6 人以上は、基幹業務チームのデータ活用や洞察を得るまでのスピードについては何も分かっていません。さらに、データ収益化の価値を追跡している分析および IT リーダーは 3 分の 1 未満です。
セキュリティは、データの目標を達成するための最大の障害です。セキュリティの脅威は、ビジネス、分析、IT リーダーにとってデータに関する主要な課題です。ビジネス リーダーの 94% がデータからより多くの価値を引き出すべきだと信じているのに、何が彼らを妨げているのでしょうか?このレポートによると、分析および IT リーダーの 78% が、組織がデータを活用してビジネスの優先順位を推進することに苦労していると回答しています。分析および IT リーダーのほぼ半数は、社内でデータがどのように使用されているかについて部分的にしか把握していないか、全く把握していないと回答しています。
データの正確性、およびデータの正確性に対する信頼性は、信頼できるデータの重要な要素です。データ チームや分析チームなど、データに最も近い部門は、データの正確さに対して最も高い信頼を持っています。基幹業務リーダー間の信頼度は低く、マーケティング、営業、サービス チーム全体にデータの信頼性を浸透させる機会があることが明らかになりました。データおよび分析のリーダーのうち、データの正確さに完全な自信を持っているのは 57% のみです。
急増するデータはユーザーを圧倒しますが、それはチャンスでもあります。分析および IT リーダーの 3 分の 2 以上が、データ量が今後 1 年間で平均 22% 増加すると予想しています。彼らは、サードパーティ データやデバイス データなど、さまざまなソースにわたって同様の成長率が見込まれると予想しています。顧客のほぼ 3 分の 2 (65%) が、企業が変化するニーズに合わせてエクスペリエンスを適応させることを期待していると回答していますが、ビジネス リーダーの 80% は、パーソナライゼーションの拡張は難しいと述べています。
データと AI の成功への道は曲がりくねっている
データの信頼性を向上させることは、単なる技術的な修正ではありません。文化は信頼と採用を促進するために重要です。データ文化は、意思決定を改善するためにデータの使用を評価し、実践し、奨励する人々の集合的な行動と信念です。これにより、組織内の全員が複雑なビジネス課題に取り組むための洞察を得ることができます。 10 人中 7 人以上がデータ分析ツールとトレーニングの予算を増やしています。
データ ガバナンスは、単なるルールや制限のリストではありません。戦略的に使用すると、データの信頼性を強化できます。実際、分析および IT リーダーの 85% がデータ ガバナンスを利用して、ベースラインのデータ品質を確保および認証しています。データ ガバナンスは、情報の収集、管理、保存、測定、伝達に使用される一連のルールまたはポリシーです。データ アクセス、正確性、プライバシー、セキュリティ、保持に関するパラメータを確立します。このレポートでは、成熟度の高い組織の 86% がガバナンスを利用してデータ アクセスを民主化しているのに対し、成熟度の低い組織では 70% であることがわかりました。
データ品質の向上は、分析および IT リーダーにとっての最優先事項です。 IT リーダーはデータの重力に対抗する方法を見つけなければなりません。データ グラビティとは、場所やシステムに大量のデータが蓄積すると、追加のアプリケーションやサービスが引き寄せられ、データの再配置がより困難になり、より高価になるという考えを指します。ここでの重要なメッセージは、技術リーダーは IT 管理の簡素化を目指す必要があるということです。
分析および IT リーダーの圧倒的多数がアプリケーションをクラウドに移行しています。分析組織と IT 組織のほぼ 4 分の 3 がすでにクラウドへの移行を開始しているか、常にクラウドを使用しており、さらに 17% が移行を計画しています。
IT リーダーにとっての最優先事項は次のとおりです。
- IT管理を簡素化する
- セキュリティの強化
- 柔軟性を高める
- スケーラビリティの向上
- イノベーション能力の向上
このレポートは、データの価値を解き放つのは簡単なことではない、と結論付けています。幸いなことに、分析と IT のリーダーは、データと分析のプラットフォームに助けを求めることができます。さらに、技術リーダーは、AI 機能の成長に道を開くソリューションを求めています。最後に、技術リーダーには自分の仕事が与えられていますが、データの価値を最大化するメリットは、努力する価値があります。
データと分析の状態レポートの詳細については、ここにアクセスしてください。