データ ガバナンス ソリューション

誰もが人工知能（AI）について話している。そして、これらのソリューションが生み出すビジネスチャンスの急速な拡大により、その理由を理解するのは簡単だ：

– 社内生産性の向上
– よりパーソナライズされた体験で顧客を惹きつけ、維持する
– 競争優位のための新しいアイデアを生み出す
– などなど

しかし、ほとんどの企業はモデルをトレーニングするためのデータを準備するのに苦労しており、AIシステムが歪んだ出力を生成したり、適切なデータの取り扱いを保証しない場合、コンプライアンス違反の重い罰金など、さらに大きなリスクをもたらすAIの規制監視の拡大という複雑さが加わっていることは言うまでもない。

AIガバナンスとは、モデルに供給するデータを管理するだけではなく、AIそのものが責任を持って効果的に使用され、進化する規制に準拠していることを保証することです。AIの出力の正確性と偏りをどのように監視するのか？社内外の新たな要件に対応するために、ガバナンス・ポリシーを迅速に適応できますか？誰がモデルを使用しているのか、どのように適用されているのか、倫理やビジネスガイドラインに合致しているのかを追跡していますか？

AIイニシアチブの成功は、一般的な落とし穴を回避するための包括的かつ柔軟なデータガバナンスフレームワークを持っているかどうかにかかっている。

堅牢なデータ ガバナンス ソリューションは、次のような重要な質問に答えます：
– AIモデルは最新の規制要件を満たしているか？
– このデータセットは私のモデルに適切か？
– このデータにはどのようなポリシーが適用されるか？このデータには機密性の高い個人情報が含まれているか？
– データは高品質か？ データは必要なパラメータ以外の変化について観察されているか？

適切なデータ ガバナンスのフレームワークと機能を採用することで、AIイニシアチブの迅速な成功を保証するとともに、一般的な課題を回避し、それに伴うあらゆるメリットと競争上の優位性を享受することができます。

Precisely Data Integrity Suiteのデータ ガバナンス サービスを利用して、AIのデータポリシーとプロセスを管理することで、AIによる勝利に備えましょう。Preciselyのデータ ガバナンス サービスは、内蔵のAI機能を活用する場合でも、AI Manager機能を通じて独自のLLMモデルを導入する場合でも、お客様のデータが信頼され、コンプライアンスに準拠し、AI主導の洞察に対応できることを保証します。自動化されたポリシーの実施、モデルの透明性、ワークフローのアカウンタビリティにより、リスクを軽減し、監視を合理化し、組織全体でAIの影響を最大化することができます。

AIデータポリシーとプロセスを管理しましょう。 Precisely Data Integrity Suiteのデータ ガバナンス サービスをご覧ください。

今日の急速なペースでデータ主導の状況において、データ資産の潜在能力を最大限に活用しようとするビジネスチームにとって、効果的なデータと分析のガバナンスは不可欠です。しかし、データ ガバナンスの複雑な状況を把握することは、特にビジネスユーザーに、データを効率的かつ責任を持ってほぼリアルタイムで活用するために必要なツールと理解を与えるという点において、独自の課題を提示します。

ビジネスに適した柔軟なデータ ガバナンスの枠組みが不可欠です。このような枠組みがあれば、ビジネスユーザーは重要なデータ製品に関するメタデータを容易に理解し、その利用を管理するポリシーを関連付け、アクセス手順をほぼリアルタイムで把握することができます。このレベルの透明性は、データ ガバナンスを確保するだけでなく、組織全体にデータリテラシーとコンプライアンスの文化を育み、データに関する洞察がタイムリーかつ適切であることを保証します。このため、柔軟なデータガバナンスは、データとアナリティクスの信頼性と俊敏性を高めるために導入されているデータファブリックやデータメッシュなどの最新のデータアーキテクチャに求められる要件となっています。

さらに、直感的なユーザーインターフェースやデータカタログは、技術的なメタデータ、データ品質、データ履歴など、組織内の既存のデータ製品をユーザーが素早く特定し理解するために不可欠です。データカタログは、明確で最新の状態のデータインベントリを提供することで、重複を防ぎ、データ発見プロセスを加速し、確実な意思決定と業務効率の向上を支援します。

最終的には、これらの要素を最新のガバナンス ソリューションに統合することで、企業はコンプライアンスを維持しながら、データと分析のガバナンスがビジネスの俊敏性を促進することを確実なものにすることができます。 使いやすいツールと明確なリアルタイムのデータ洞察力をユーザーに提供することで、革新的なデータ主導型の戦略とソリューションへの道が開かれ、ビジネスの成長と競争優位性を促進します。

さらに詳しく知りたい方は、ウェビナー「リアルタイムのデータと分析の実現：考慮事項とベストプラクティス」をご覧ください。

すべてのユーザー エンゲージメントを向上し、アナリティクス、オペレーション改善、コンプライアンス要件にまたがる多様なビジネス ユース ケースに適応するには、ビジネスに有利な データ ガバナンス
 アプローチが不可欠です。採用とコラボレーションを向上させるには、どのデータが最も重要で、何が求められ、どこで使用されるかについて、組織全体で理解し、見解を一致させ、文書化する必要があります。

最新のデータ ガバナンス ソリューションを利用すると、お客様のビジネス モデルを反映する直感的に理解しやすいフレームワーク (あるいはメタモデル) との整合を活性化し、データの熟知度を高め、採用を促進させることができます。類似する関連アセットを見つけやすいように、セマンティック タグを添付して毎日使う言葉で検索できることも重要です。

クラス最高のデータ ガバナンス ソリューションは、お客様のデータ ライフサイクルおよび他のシステムやプロセスとの重要な関係を簡単に視覚化しやすくするダイナミック ダイアグラムを提供します。ビジネスに有利なデータ系統、インパクト分析、プロセス マップを利用すると、お客様のデータ アセットに関連するコンテキストをさらに拡張できます。

データ リテラシーを向上させ、真の意味でビジネスに有利なソリューションを提供するための最終手段は、オートメーションです。データ ガバナンス ソリューションは、複雑なメタデータを迅速に収集し、解析し、採点できる必要があります。データ カタログを常に最新の状態に保つために、メタデータの取り込みの自動化を促進する要素もネイティブに利用できる必要があります。データ リクエストを文書化し、コラボレーションを可能にして組織内で真にデータを重視する文化を構築するための簡単に設定可能なワークフローを探してみましょう。

組織に一貫してビジネス価値をもたらすデータ ガバナンス プログラムを構築するためには、4 つの優先事項があります。その詳細をご覧ください。

データ品質とデータ ガバナンスの共有 – 「象徴的な関係」。多くのデータ ガバナンス プログラムの共通目標は、データ品質の可視範囲を広げてビジネス成果を高めることです。

データ ガバナンスには、生データをクリーンアップするだけではなく、データのエラーや問題をグラフィック化し、最適な基準の作成を助け、ポリシーに照らし合わせて長期にわたり重要なデータ要素のデータ品質を監視するための適切なデータ クオリティ ツールが必要です。トレンドやパターンを特定することで、データ品質に関するベストプラクティスを最適化できる機械学習機能がますます増えています。

重要なアセットに関するデータ品質スコアの可視範囲を広げ…将来を見据えて問題解決に取り組み、ワークフローの文書化により基準やベストプラクティスを最適化することを担当するチームとのエンゲージメントを促進するには、データ ガバナンス ソリューションを業界でも指折りのデータ品質ソリューションに適合させる必要があります。

データ ガバナンスプログラムの価値を提供するには、継続的な戦略活動として取り組み、お客様が選択したデータ ガバナンス ソリューションに組み込む必要があります。ガバナンス戦略がどのようにしてビジネス目標に影響を与えているかを測定する指標がないと、データ ガバナンス プログラムは後ろ盾を失ったり、予算が組まれなかったりするリスクにさらされます。

新しいガバナンス プログラムを促進するには、実績に裏付けられた ROI を測定することで既存のデータ ガバナンス プログラムを強化する必要があります。ガバナンス戦略の価値に置く信頼を強化するには、データ アセットを特定し、以下の諸要素と結びつけ、測定しなければなりません。

• ビジネス目標、目的、KPI、評価指標
• 重要なビジネス プロセスおよび運用パフォーマンス
• トランスフォーメーション戦略、コンプライアンス戦略、分析戦略

各ユーザーにとって重要なデータ アセットのガバナンスと品質の測定を可視化するパーソナライズされたダッシュボードの構築を可能にする、データ ガバナンス ソリューションを探してみましょう。ダッシュボードを利用すると、ビジネスの目標や成果にガバナンスが与える影響を追跡し、文書化できます。

価値に基づいたアプローチは、データ ガバナンスが企業の単なる「やるべきこと」の 1 つではなく、測定可能な成果を伴う重要な戦略的プログラムであることを浮き彫りにします。

Keurig Green Mountain がエンタープライズ データ ガバナンス ソリューションを導入することで、戦略的ビジョンを実現し、長期的な成功を約束する拡張可能なフレームワークを構築した事例を示すケース スタディをご覧ください。

データ ガバナンスは、さまざまな環境にわたってデータを効果的に管理するように設計されたデータメッシュとデータファブリック アーキテクチャの実装を成功させる上で極めて重要な役割を果たします。

データメッシュとデータファブリックはどちらも、データのアクセシビリティ、品質、統合を強化することを目的としていますが、データ ガバナンスへのアプローチは異なります。

• データメッシュはデータ ガバナンスを分散化するため、ドメイン固有のチームがデータを自律的に管理できるようになり、俊敏性と新機軸が促進されます。
• データファブリックはデータ ガバナンスを一元化するため、組織全体でデータが調和して統合され、一貫して管理されます。

データメッシュでは、効果的なデータ ガバナンスが重要です。これにより、ドメイン所有者は、包括的な組織ポリシーを遵守しながらデータを独立して維持できるようになり、各ドメインのデータが正確で、コンプライアンスに準拠し、安全にアクセスできるようになります。この構造により、次のことが可能になります。

• 生成されたデータ製品に対する信頼と依存度が高まります
• 迅速でローカライズされた意思決定が可能になります
• データのプライバシーとセキュリティに関するリスクを生じさせることなく、特定の部門のニーズに対する応答性が向上します

データファブリックを使用すると、データ ガバナンスは、データがどこに保存されているかに関係なく、組織全体のデータが標準化され、コンプライアンスが遵守され、適切に管理されるようにするためのフレームワークを提供します。このデータ ガバナンスの一元化されたアプローチは、次のことをサポートします。

• 正確でタイムリーなデータの統合ビュー
• 包括的なリスクとコンプライアンス
• データ リテラシーの向上による意思決定の改善

どのアーキテクチャが適しているかに関係なく、リスクを軽減し、規制に準拠し、データ品質を維持するためには、堅牢なデータ ガバナンスが不可欠です。

データの使用、プライバシー、セキュリティに関する明確なプロトコルを確立することで、データ リテラシーと信頼の文化が育まれます。データ メッシュおよびデータ ファブリック アーキテクチャ内のガバナンス フレームワークは、データの可視性と制御を強化することで、ビジネス全体でより情報に基づいた、自信に満ちた、効果的なデータ主導の意思決定を行うのに役立ちます。

Precisely Data Integrity Suite を使用して、今すぐ最新のデータ管理アーキテクチャに備えましょう。