データ品質管理への取り組みは、破壊的なイノベーション、急速な市場の変化、そして規制圧力と結びついており、2023年も成長を続け、データ管理エコシステムにおいてより重要な役割を担うようになるでしょう。クラウド、エッジ、5G、機械学習といった技術を活用することで、世界中のハイブリッドな労働力と世界中の顧客は、かつてないレベルのデータを生み出しています。
参照: 組織のデータガバナンスチェックリスト (TechRepublic Premium)
データ品質管理の成功は、導入、インフラ、そしてモダナイゼーション戦略にかかっています。Ataccamaの2022年版データ品質の現状レポートによると、自動化とモダナイゼーションの取り組みは未だ広く普及していないことが明らかになっています。調査対象企業の10社中7社（69%）がDQMの導入を開始しているものの、成熟度は未だ高くありません。テクノロジーは既に存在しているものの、企業はその活用に苦戦しており、DQMの可能性はまだ表面的なところまでしか見ていないのが現状です。
データ品質管理における最新のトレンドやテクノロジーに遅れをとれば、競合他社に後れを取ってしまうという認識が、企業の間で高まっています。データ品質の面で不安定な状況にあり、データドリブンで成功を収めている企業に追いつきたいと考えているなら、これらのデータ品質のトレンドを注視し、実践していくことが重要です。
ジャンプ先:
- データ品質とは何ですか?
- データ品質の主要トレンド
- 企業はこれらのトレンドをどのように実践しているのでしょうか?
データ品質とは何ですか?
「データ品質とは、データセットが組織内で特定の目的をどれだけ適切に果たしているかを測る指標です」と、Market Research FutureのICTドメイン担当シニアアナリスト、アーティ・ダプテ氏はTechRepublicとのインタビューで述べています。「データ品質の指標は、正確性、完全性、一貫性、妥当性、信頼性、独自性、そして適時性に基づいています。」
したがって、データ品質は、データの見栄えの良さを測る指標ではなく、組織のデータ駆動型プロジェクトや運用においてそのデータがどれだけ効果的に機能するかを測る指標となります。
組織が直面する一般的なデータ品質の問題には、重複、不完全、不整合、不正確、または安全でないデータなどがあります。これらのデータ品質の問題は、甚大かつ深刻な影響を及ぼす可能性があります。意思決定、売上、製品、またはコラボレーションが、業務に適さないデータに基づいているとしたら、組織や企業のパフォーマンスはどうなるでしょうか。データ品質の低さは、生産モデルの一貫性の欠如から顧客の信頼と評判の喪失に至るまで、さまざまな問題を引き起こす可能性があります。
さらに、顧客や政府当局は、企業データがプライバシーおよびセキュリティに関する法令を遵守することを期待しています。これらの基準を満たさない企業は、否定的な認識、訴訟、高額な罰金、そして顧客喪失に見舞われる可能性があります。
企業がデータセットやデータユースケースの増加、そしてデータ関連の問題やその影響の増大に取り組み続ける中、データ品質市場はこうしたニーズに応えるべく成長を続けています。Verified Market Researchのデータによると、世界のデータ品質ツール市場は2028年までに約36億7000万ドルに達すると予測されています。
データ品質の主要トレンド
先進的な企業は、最先端のデータ品質テクノロジーを導入するだけでなく、ビジネス目標に沿ったDQM統合戦略を構築しています。組織ごとに独自の課題と目標があるため、DQMアプローチには、綿密に検討された、ニーズに合わせた開発戦略が必要です。
データ品質市場では、企業がデータ品質管理手法を最適化するための支援として、いくつかのトレンドが生まれています。現在注目されているデータ品質に関する主要なトレンドは以下のとおりです。
DQM戦略と並行して強力なデータ文化を構築する
Talend 2022データヘルスバロメーター調査によると、企業の99%がデータが成功に不可欠であると認識していることが明らかになりました。しかし、調査対象者の3分の1は、社内の全員が取り扱うデータを理解しているわけではないと回答し、半数はデータを活用してビジネスインパクトを高めることは容易ではないと回答しています。調査対象企業をはじめとする多くの企業は、データ品質向上の取り組みを成功させるには、データリテラシーとデータカルチャーの強化を優先する必要があることを認識しています。
組織全体に強力なデータカルチャーを構築することは困難ですが、DQMをはじめとするデータドリブンなビジネス戦略の成功の鍵となります。たとえ市場で最も先進的なデータテクノロジーであっても、組織が訓練された人材と組織化されたプロセスの両方に基づいた確固としたDQM戦略を持っていなければ、効果を発揮できない可能性があります。
クラウドデータテクノロジーを新たな高みへ
クラウドはもはや単なるデータストレージソリューションではなく、サービス、デジタルソリューション、自動化、そしてイノベーションツールの頼れる場所となっています。Google、Microsoft Azure、AWSといった大手クラウドプロバイダーは、成長を続けるクラウドデータ管理市場における差別化を図るため、自社のクラウドサービスを強化し続けています。
参照: クラウド データ ウェアハウス ガイドとチェックリスト (TechRepublic Premium)
自動翻訳から機械学習、セキュリティ、迅速な移行、データ品質の自動チェック、ガバナンス統合、AIを活用したデータ運用まで、あらゆる分野に焦点を当てた新たなクラウドデータソリューションが登場し、企業のデータチームはクラウドプロバイダー間の競争と革新的なデータソリューションの登場から恩恵を受けています。これはまた、データウェアハウスの近代化を加速させる原動力となっています。
組織がデジタルプロセスに移行するにつれ、データウェアハウスの近代化のトレンドが急速に高まっています。企業がデータシステムを接続するためにデータハブを利用するようになったため、データハブもトレンドとなっています。構造化されたデータウェアハウスと管理への需要の高まりにより、高度なツールを様々なバランスで提供する幅広い最新データハブが登場しています。
「これらのハブは、キュレーションからオーケストレーションまで、データ管理への総合的なアプローチを提供します」とダプテ氏は述べた。
データ品質管理の取り組みに AI/ML モデルを活用する
AI および機械学習モデルの開発と展開は、以前は手動で時間のかかるプロセスでしたが、今ではデータ チームは数回クリックするだけで AI 機能を展開できます。
マッキンゼーの研究者によると、企業がAIモデルを活用して現実世界の課題を解決する方法を発見したことで、2021年にはAIへの投資額が1650億ドルに達したという。マッキンゼーは、これらのモデルのトレーニングにおける改善は2018年以降94.4%増加したと付け加えた。
DQMプロセスとテクノロジーは、一般的なデータ品質問題の解決にあたり、MLとAIへの依存度を高め始めています。適切な人工知能モデルを活用することで、企業はデータ分類、予測分析、データ品質管理といったタスクを自動化・拡張できます。
MLとAIの機能は、テキストや構造化データの管理ニーズにとどまりません。これらのモデルは、コンピュータービジョン、自然言語処理、ナレッジグラフ、その他の非構造化データに関連するデータ機能を迅速に自動化できる場合が多くあります。
信頼アーキテクチャやその他のガバナンス機会への投資
マッキンゼーの2022年テクノロジートレンド展望では、デジタルトラスト技術は、組織がデータ駆動型製品・サービスに対するステークホルダーの信頼を構築、拡大、維持することを可能にする新たなソリューションであると説明されています。信頼アーキテクチャとデジタルアイデンティティ分野への投資は340億ドルにまで拡大しており、主にサイバーセキュリティに重点を置いています。
しかし、投資の増加や外部からの圧力にもかかわらず、信頼、コンプライアンス、ガバナンスツールは未だに完全には普及していません。これらのソリューションを導入している企業でさえ、社内データの問題により、必ずしも最適に機能しているとは限りません。
信頼アーキテクチャは、高品質なデータがあってこそ効果的に機能します。信頼インフラに良質なデータを取り込むことの重要性を認識する企業が増えるにつれ、DQMソリューションはデータガバナンスと信頼への取り組みにますます重点を置いています。
インテリジェントデータウェアハウスは、信頼要件とデータ駆動ツールの自動化と統合にますます活用されています。データ暗号化を推進するツールや、ガバナンスを自動化し、データのセキュリティ脆弱性をチェックできるAIアプリケーションも、競争優位性を獲得するために、先進的な組織で活用されています。
企業はこれらのトレンドをどのように実践しているのでしょうか?
ハイブリッド、エッジコンピューティング、オンプレミスのソリューションをサポートするイノベーションにより、データ品質管理のコストと時間は削減されています。企業は、これまで数ヶ月かかっていたデータのクリーンアップ、移行、ロード、プロファイリングを、わずか数時間で実行できるようになりました。これは、運用コストのほんの一部に過ぎません。プラグアンドプレイまたはドロップアンドロードで利用可能な組み込みの機械学習モデルとAIアプリケーションが、データ品質ライフサイクル全体にわたって活用されるようになりました。
DQMをリードする組織は、3つの主要なトレンドカテゴリー、すなわち統合的なDQM戦略、テクノロジーとイノベーション、そしてデータガバナンス、セキュリティ、そして信頼性を基盤として構築を進めています。これらのトレンドは、データ品質管理の強化において、態勢の強化、プロセスの自動化、そして最終的には従業員とリーダーのエンパワーメントを促進します。
これらのデータ品質のトレンドを認識し、実装する組織は、進化するデジタル世界において、データ主導型の取り組みがそれほど進んでいない競合他社に対して確実に優位に立つでしょう。
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