企業におけるデータ活用の重要性は高まりつつある。一方、“データを集めさえすれば価値を生み出せる”という誤解も広まっている。企業のデータ活用を失敗させないための考え方を整理する。
生成AIやデータ活用の拡大によって、企業の情報システム部門における“見えない負担”は増加しつつある。Sansanの調査によると、データ整備やシステム間連携、AI利用向けのデータ整理といった「データメンテナンス業務」に、多くの時間とコストが費やされている実態が明らかになった。
さらに、データ整理に追われることで、セキュリティ強化や業務自動化、システム改善といった本来注力すべき業務が後回しになるケースもあるという。一方AWSの専門家は、「データを集めれば価値が生まれる」という誤解が、AI活用停滞の要因になっていると指摘する。
本稿は、企業のデータ活用を失敗させないためのデータ戦略「3つの原則」を紹介する。
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