データの完全性がビジネス価値を最大化する方法

ここ数年は、企業が俊敏性を維持し、迅速かつ自信を持って意思決定を行い、一歩先を行くことがいかに重要であるかを示してきました。 結果として生じる経済の不確実性と、ESG、クラウドへの移行、OpenAI の新たにリリースされた GPT-3 モデルや ChatGPT チャットボットなどの人工知能および機械学習プログラムの台頭など、業界全体のトレンドの成長は、企業が急速に採用する原動力となっています。より堅牢 データ管理 2023年以降の戦略。

グローバルなデータ作成は、今でも目覚ましい速度で成長しており、今後も 2025 年までにほぼ倍増. これまで以上に多くのデータが手元にあるため、企業はより戦略的なデータ駆動型の意思決定を行うことができます。 最近の研究 451リサーチから 企業の約 79% が、今後 12 か月間で組織の戦略的意思決定にとってデータがより重要になることを示しました。 しかし、収集したデータから最大の価値を引き出すには、ビジネス リーダーはまずデータを戦略的な企業資産として認識し、データを完全に活用する必要があります。 

データの整合性とは?

組織が意思決定に使用するデータを信頼することは、ビジネス上不可欠です。 しかし、データはその信頼に値する完全性を備えていなければなりません。 データの整合性 データを指す 正確で、一貫性があり、状況に応じたものです。 多くの組織では、データはサイロ化され、古く、標準化されておらず、重複が多く、不完全であり、目的に適合させるために必要な洞察が欠けています。 データの整合性を構築するための明確なフレームワークを確立することにより、組織は信頼できるデータへのアクセスをビジネスのスピードで促進し、リーダーが成長の推進、コストの削減、およびリスクの管理に必要な迅速かつ自信を持った決定を下せるようにします。

成功するデータ整合性戦略の構築

データ整合性のフレームワークは、企業全体の統合、データ ガバナンスと品質、ロケーション インテリジェンス、データ エンリッチメントという XNUMX つの主要な柱に基づいて構築されています。 以下は、成功するデータ整合性戦略においてこれらの各柱が果たす役割を示しています。 

• データ統合： 組織のデータの全体像を構築するには、マッピングと変換によって複数のシステムを結び付ける必要があります。 メインフレーム、リレーショナル データベース、エンタープライズ データ ウェアハウスのいずれであっても、企業全体でデータを統合するには、データを XNUMX つの屋根の下にまとめ、組織の戦略的目標に最も合致する方法で慎重に検討したアプローチが必要です。

• データのガバナンスと品質: 健全なデータ整合性戦略は、組織がそのデータの系列、ビジネスでのデータの使用方法、およびデータに関する管理を理解するのに役立つ必要があります。 また、複数のシステムにわたってデータを管理および検証し、異常や不一致をプロアクティブに特定し、ワークフローとプロセスをトリガーしてそれらのエラーを修正する必要があります。

• ロケーション インテリジェンス: 事実上、世界中のすべてのデータ ポイントは、何らかの方法で場所に関連付けることができます。 ロケーション インテリジェンスには、データ内の関係をよりよく理解し、その洞察を使用してリスクを軽減し、顧客の行動を解き放ち、効率を高めるための地理空間分析と視覚化が含まれます。

• データエンリッチメント： データ エンリッチメントは、必要なコンテキストをデータに追加して、データ主導の戦略を可能にします。 標準データまたは動的データ (人口動態や天候の経時変化など) のどちらに関心がある場合でも、関連するコンテキストでエンタープライズ データを充実させることができます。

2023 年以降のビジネス価値を解き放つ

組織は、独自のビジネス ニーズと優先順位に基づいて、データ整合性の旅のさまざまな段階にいます。 パンデミックを通じて、多くの企業がカスタマー エクスペリエンス、サプライ チェーンのやり取り、社内業務のデジタル化を XNUMX ～ XNUMX 年も加速させました。 これらの劇的な変化により、組織は、意思決定の速度の向上、クラウドへの移行によるインフラストラクチャ コストの削減、データ セキュリティとガバナンスの強化、データの活用による消費者満足度の向上に投資することが重要になっています。 データの整合性は、企業が正確で一貫性があり、豊富なコンテキストに満ちたデータを使用して意思決定を自動化および加速し、隠れたつながりを明らかにしてより深い理解を提供するのに役立ちます。

将来のデータ駆動型企業には、実用的な洞察を得るためのデータの製品化、コストを削減するためのコア ビジネス プロセスへの自動化の組み込み、エンゲージメント プラットフォームによるカスタマー エクスペリエンスの強化など、いくつかの明確な特徴があります。 データの整合性はこれらの特性を支え、人工知能やデータ サイエンスなどのプログラムが、データ駆動型企業の潜在的な価値と ROI を最大限に活用できるようにします。 たとえば、高品質のデータは、機械学習のアプリケーションとプログラムをトレーニングするためのより良い燃料を提供し、MLOps と AIOps の効率を向上させます。 また、データの標準化、ラベル付け、および配信方法の一貫性を向上させるためにデータ エンジニアリングの取り組みに集中することで、ドメイン エキスパートとのコラボレーションと生産性を向上させることができます。

将来に関係なく、ビジネス リーダーは、戦略的イニシアチブの成功をサポートするために、堅牢なデータ基盤が整備されていることを確認する必要があります。 データ統合、データ ガバナンスと品質、ロケーション インテリジェンス、データ エンリッチメントに関する有意義なデータ整合性戦略を構築することにより、組織は信頼できるデータに基づいて自信を持ってビジネス上の意思決定を行うことができます。

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