「DataOps」と「MLOps」、そしてこれらを実現する仕組みとシステムとは？：データとAIを活用し変化に迅速に対応する

データの提供者、利用者、分析者が協働してデータの価値とその活用を促進する「DataOps」と「MLOps」という手法がある。この手法を採用するメリットとは何か。これらを実現するためにはどうすればいいのか。

[ITmedia]

　2020年初頭の新型コロナウイルス感染症の拡大は、デジタルトランスフォーメーション（DX）への取り組みに拍車を掛けた。感染症の拡大防止のために、対面でのコミュニケーションが難しくなった。人が介在しなくても業務が回るようにするためのさまざまなテクノロジーが注目されるようになった。その一つに、AI（人工知能）テクノロジーを使った自動化や最適化の仕組みを業務に取り入れることが挙げられる。

　勘と経験に頼らずデータ分析に基づいて迅速に意思決定し、ビジネスの課題を解決することは、コロナ禍であるか否かにかかわらず必要だ。また今回のような不測の事態にビジネスが素早く対応することの重要性も明らかになった。しかしながらデータを使った意思決定やAIテクノロジーを活用した自動化の取り組みを、実際にどう実現すればいいのか分からないという企業も少なくない。そこで鍵となるのが「DataOps」「MLOps」という手法だ。これらが意味するものは何なのか、具体的に何を実現すべきなのか。次のページで紹介する。