エンタープライズデータ・インテリジェンス基盤

多くの企業は、かつてないほど多くのデータを保有している一方で、そのデータへの信頼は薄れています。財務、営業、オペレーション、プロダクトの各チームは、顧客、売上、注文の定義がそれぞれ異なるシステムから抽出したデータをもとに、独自のレポートを維持しています。経営会議は、誰の数字が正しいのかという議論から始まります。アナリストは時間の多くをデータの分析ではなく準備に費やし、新たな問いはすべて、少人数の中央チームが管理する長いキューに積まれる依頼となります。

新しいBIツールやデータレイクでこの問題を解決しようとしても、多くの場合、同じ問題を別の場所で再現するだけに終わります。パイプラインは脆弱で、責任の所在は曖昧であり、品質の問題は経営幹部が異常に気づいたときに初めて表面化します。その一方で、組織は自社のデータにAIを活用したいと考えていますが、一貫性のない情報に基づいて構築されたモデルやアシスタントは、自信に満ちた誤った回答を生み出すことになります。分析とAIのいずれにとっても、長く使える堅固な基盤が前提条件です。