インフォマティカが世界のデータリーダー600人を対象に実施した国際調査によると、アジア太平洋地域のデータリーダーは人工知能（AI）の導入を真剣に進めている。インドは同地域で先行しており、調査対象者の75%が既に生成型AIを導入している。
しかし、APAC地域の回答者は、AI向けデータ管理において課題に直面しています。これには、データソースの爆発的な増加によるデータの断片化、AIに利用可能なデータの質、そしてAIの課題に対応できる堅牢なデータガバナンスの確立などが含まれます。
インフォマティカのアジア太平洋地域および日本担当シニアバイスプレジデント、リチャード・スコット氏は、組織のデータ管理を支えるにはデータリテラシーが重要だと述べました。スコット氏は、クラウドデータアーキテクチャを最初から適切に構築し、人材、プロセス、テクノロジーに重点を置くことを推奨しました。
AIはデータ管理にも同時に焦点を当てている
アジア太平洋地域のデータリーダーは、2024年のデータ戦略における最優先事項として、生成AIに適した信頼性と一貫性のあるデータを提供する能力（40%）を挙げ、データガバナンスとプロセスの改善（40%）もそれに並んでいます。これは、AIがデータ管理への相互の焦点化を推進していることを示しています。
参照: 組織のデータ品質向上によるトップ 10 のメリット。
AIとデータの密接な関係は、投資意向にも反映されています。APAC地域のデータ責任者の4人に3人（78%）が、2024年にはデータ投資が増加すると予測しています。何らかの形でデータ管理機能への投資を計画していない回答者は一人もいませんでした。
主要なデータ機能への地域投資が増加している
データ戦略の優先事項に沿って、多くのデータ管理機能に投資が行われています。データのプライバシーと保護は最も多く（45%）挙げられており、急速に変化するサイバーセキュリティ環境の激化の中で、データのプライバシーと安全性を維持する必要性を反映しています。
これに続いて、データ品質と観測可能性（42%）、データ統合とエンジニアリング（40%）が続きました。
「データ品質とデータガバナンスが重点分野として急速に注目されています」とスコット氏は述べた。「AIは、データ資産の整理という新たな波を実際に巻き起こすことになるのです。」
参照: IBM の Matthew Candy 氏がオーストラリアの 2024 年における生成 AI 規模の追求をどう見ているか。
AIは多くのデータ管理の課題をもたらしている
収益が 5 億ドルを超える組織のデータ リーダーを対象にしたインフォマティカのグローバル調査結果によると、アジア太平洋地域も含め、ほぼすべての (99%) データ リーダーが AI の取り組みで障害に遭遇していました。
データの断片化とデータの増加
アジア太平洋地域のデータリーダーは、2024年にはデータの断片化と複雑性がさらに悪化すると予想しています。インフォマティカの調査によると、データリーダーの56%が1,000を超えるデータソースのバランス調整に苦労していると回答しています。さらに、アジア太平洋地域のデータリーダーの78%が、今年中にデータソースの数が増加すると予想しています。
「昨年だけでも、インフォマティカは月間約86兆件のクラウドトランザクションを処理しました。これは前年比60%の増加です」とスコット氏は説明した。「企業がデータハウスの整理に努めている一方で、データは依然として爆発的に増加しています。まさに爆発的な成長と言えるでしょう」と彼は述べた。
データ品質とAIモデルのバイアス
世界の回答者の42%が、データ品質を生成AIにおける最大の課題として挙げました。アジア太平洋地域では、大規模な言語モデルの使用により、バイアスの可能性が特に懸念事項として挙げられました。オーストラリアの回答者の53%は、バイアスの回避が最大の懸念事項であると回答しました（図A）。
「アナリティクスの時代において、データ基盤が不十分だと、誤った判断にすぐに至ってしまうでしょう」とスコット氏は述べた。「同様に、データ管理環境が不十分だと、生成AIから答えは得られますが、誤った方向に進んでしまう可能性があります。」
データ資産外のデータリテラシー
調査対象となったデータリーダーによると、組織のデータリテラシーがAIの進歩を阻害しているという。例えば、世界のデータリーダーの98%が、リーダーシップのサポート不足など、データ管理の改善において、技術面以外の組織的な障害を経験したことがあると回答している。
データ主導の文化とデータリテラシーの向上は、世界のデータリーダーの 39% が 2024 年の最優先事項として挙げています。データリテラシーの向上は、データ戦略の有効性を測る指標として 2 番目に重要 (42%) であり、AI および分析イニシアチブに向けたデータの準備に次ぐものでした。
「インフォマティカのCEOは、企業がアプリケーションや建物、その他多くの業務をアウトソーシングする中で、多くの企業にとって唯一の資産はデータであるという事実についてよく話します。ですから、経営陣と取締役会にとって、データは極めて重要な優先事項でなければなりません」とスコットは述べています。
データ管理ツールの増加
データ管理ツールの数は増加傾向にあります。APAC地域のリーダーの3分の2（60%）は、優先事項のサポートとデータ資産の管理のために5つ以上のデータ管理ツールが必要になると回答しており、これは2023年にこの数のツールを必要としていたデータ責任者の数（55%）から増加しています。
データガバナンスと民主化
地域のデータリーダーの 40% が、データとプロセスのガバナンスの改善を 2024 年のデータ戦略の最優先事項として挙げています。また、アジア太平洋地域のデータリーダーは、生成 AI を使用する際に組織全体でデータの民主化をさらに進めることに最も重点を置いています (67%)。
このため、ベンダーはガバナンスサービスやツールの提供を迫られています。Informaticaは最近、Privitarの買収に伴い、統合クラウドデータアクセス管理ツールをリリースしました。このツールは、世界中の法域におけるコンプライアンス遵守に基づいたデータの管理、共有、利用を支援します。
参照: 2024 年にオーストラリアの組織では、データ ガバナンスが IT の新たな焦点となる予定です。
インフォマティカは、データアクセスを「民主化」するために設計されたセルフサービス型データマーケットプレイスも提供しています。ユーザーは権限に基づいてデータをリクエストし、アクセスできます。データはデータ品質と関連性の評価とともに提供され、追跡されるため、データスチュワードはデータがどのように使用されているかを把握できます。
データの課題に対応するための基盤となるアーキテクチャ
Informatica の Richard Scott 氏は、地域のデータ リーダーに対し、規模に対応し、人材とプロセス、そしてテクノロジーに重点を置くために適切なクラウド アーキテクチャを導入するようアドバイスしました。
適切なクラウドアーキテクチャから始める
スコット氏は、組織はクラウド アーキテクチャが健全であることを確認することから始めるべきだと述べた。最初からこれを正しく行うことで、将来の拡張に向けた取り組みをサポートできるからだ。
「スケールアウトする際に適切なデータ管理アーキテクチャがない場合、本当に困った事態に陥るのです」とスコット氏は語る。
スコット氏は、最初からクラウド アーキテクチャを導入するとコストも安くなると付け加えました。
「複数のクラウド契約を結んでいる企業は、クラウド間の送受信コストに多額の費用を支払っています」とスコット氏は述べた。「クラウドアーキテクチャが適切でなければ、生成AIをサポートできない環境になってしまうだけでなく、非常に高額な費用がかかります。」
オーストラリアで最も古い会員制組織の一つであるインフォマティカの顧客であるNRMAは、3,000以上のデータセットを効果的に活用しています。スコット氏は、「アーキテクチャを適切に構築するための努力を払う組織は、データを完全に掌握し、データ資産に大きな影響を与えることができる」と述べています。
人、プロセス、テクノロジーに注目
データに関する課題の性質上、組織は人材、プロセス、テクノロジーをより包括的に捉える必要がある。スコット氏は、問題が発生した際に解決しようとする組織のデータリーダーにとって、それは「洪水を止めるために堤防に指を突っ込む」ようなものだと述べた。
「新しいアプリケーションを導入したり、コードを書いたりして、堤防の小さな穴を一つ一つ塞いでいくだけでは、最終的には非常に断片化された環境になり、非常に脆弱なものになってしまいます。人、プロセス、テクノロジーを見つめ、目指すべき方向を明確に理解する必要があります。そうすれば、非常にスムーズに統合され、環境全体でデータを転送できるテクノロジーを導入できるのです。」
