データおよびITリーダーのためのガイド

データ品質
向上のための
5ステップ

生成AIをさらに活用する

アナリティクスとITのシニアリーダー200人を対象とした2024年の調査によると、50％近くがデータの品質と有用性を主な課題として挙げている。このフリップブックでは、データへの取り組みがAI（および生成AI）の実現を妨げることのないよう、規模に合わせてデータ品質を管理するためのベストプラクティスを紹介しています。

効果的なデータ品質を今すぐ実現

AIから投資対効果を得るための課題の第1位は「データ品質」

DataikuとDatabricksが400人のグローバル・データ・リーダーを対象に行った調査で、データ品質がAIでリターンを得るための第一の課題であることがわかった。

データとAIのソフトウェアとサービスの世界には、データ品質に特化した膨大な領域がある。何百ものツールや企業がデータ品質への取組みを約束し、企業はそれを「解決」するために何百万ドルも費やしている。ネタバレ注意：こうした解決策は、問題の一部にしか対応していません。Dataikuは、アナリティクスとAIのライフサイクル全体にわたってサポートしています。

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データ品質を向上させる5つのステップ

生成AI時代にデータ/ITリーダーができること 

データ品質を高めるためのキャッチ-22

データ品質は、問題の一部にしか対処していないため、現在の方法では完全には解決できない。

See p. 5

データ品質を民主化する

データ品質がアナリティクスのライフサイクル全体で活用可能になるには、データプロダクトを構築する人たちの手に委ねられなければならない。

See p. 6

データ品質を業務に組み込む

2024年には、ITチームだけがデータ品質の所有者であってはならない。組織として戦略を構築する必要がある。

See p. 7

生成AIのためのデータ品質を理解する

生成AIプロジェクトにおけるデータ品質へのアプローチは、従来の方法とは異なると考えるべきであり、その違いを理解することは重要である。

See p. 9

データ品質をよりガバナンスの取り組みの一部にする

データ品質で先行するための最後のステップは、データ品質に関する考え方を狭い問題から、データとAIプロジェクトに関するより大きなガバナンスの取り組みの一部へと広げることである。

See p. 10

「私たちが毎日行っている最も重要なことは、入力の正確性を確保することです。データ品質／データガバナンスのインフラに投資していなければ、失敗に繋がるでしょう。」

Jeff McMillan
Chief Data and Analytics Officer, Morgan Stanley Wealth Management

「Dataikuを通じて、私たちの共通の顧客はデータ品質機能を活用し、毎月300時間を節約することができました。」

Ben Gardner-Moss
Principal Analytics Consultant, Aimpoint Digital

「質の高いデータの欠如は、おそらく組織がデータへの取り組みで失敗する唯一最大の理由である。」

Jeff McMillan
Chief Data and Analytics Officer, Morgan Stanley Wealth Management
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