はじめに
GLB事業部Lakehouse部 陳（チェン）です。 現地でのData + AI SUMMIT2023（DAIS）に参加している永里の報告をもとにデータとAIのガバナンスに関する講演「Introduction to Governance on the Lakehouse for Data, Analytics and AI（データ、分析、AIのためのレイクハウスのガバナンス）」というセッションの内容をまとめて、記事としてご紹介します。
この講演では、データとAIのガバナンスがビジネス価値を生み出すことが確認されていることを説明し、統合されたガバナンスを優先する組織がデータとAI資産を製品として扱い、最高のリターンを得ることができることを伝えることが目的です。対象視聴者は、データとAIに関心があるビジネスリーダーやデータサイエンティスト、データとAIの管理に携わるIT担当者です。
データとAIのガバナンスとビジネス価値
データとAIのガバナンスとビジネス価値を生み出すことが確認されています。
データとAIのガバナンスは、現代のビジネスにおいてますます重要な役割を果たしています。この講演では、データとAIのガバナンスがどのようにビジネス価値を生み出すのか、その具体的な事例を紹介します。
データとAIのガバナンスがビジネス価値を生み出すポイントは以下の通りです。
- データの品質向上：データの整合性や正確性を保つことで、より信頼性の高い分析結果が得られます。
- コンプライアンスの確保：法令や規制に適合したデータ管理ができることで、リスクを軽減し、企業の評価を高めます。
- データの活用促進：データのアクセス制御や利用履歴の管理を通じて、データの適切な利用が促進され、新たなビジネスチャンスが生まれます。
ガバナンスモデルの紹介
統一されたガバナンスモデルを提供することで、データとAI資産の管理の課題を克服することができます。 データとAI資産の管理には、さまざまな課題が存在します。その課題を克服するために、統一されたガバナンスモデルが提案されています。このモデルによって、データとAI資産を製品として扱い、最高のリターンを得ることを目指しています。
統一されたガバナンスモデルの特徴は以下の通りです。
- データとAI資産の一元管理：組織内のデータとAI資産を一元的に管理することで、データの流れや利用状況を把握しやすくなります。
- データのアクセス制御：データのアクセス権限を適切に設定し、データの利用を適切な範囲内に限定することができます。
- データの品質管理：データの品質を維持・向上させるための仕組みを整備し、データの信頼性を高めます。
- コンプライアンスの確保：法令や規制に適合したデータ管理ができることで、リスクを軽減し、企業の評価を高めます。
この統一されたガバナンスモデルを導入することで、データとAI資産の管理が効率化され、ビジネス価値の最大化が期待できます。
最新の概念や機能、サービス
講演では、最新の概念や機能、サービスについても触れられています。それらは、データとAIのガバナンスをより効果的に実現するためのものであり、今後のビジネスにおいて重要な役割を果たすことが予想されます。
具体的には、以下の３つが紹介されます。
- データカタログ: データのメタデータを一元管理し、データの検索や利用が容易になる仕組みです。
- データ品質管理ツール: データの品質を自動的にチェックし、問題がある場合には修正や報告を行うツールです。
- データプライバシー保護技術: データのプライバシーを保護するための技術で、例えば、データの匿名化や暗号化などがあります。
これらの最新の概念や機能、サービスを活用することで、データとAIのガバナンスがさらに効果的に実現されることが期待されます。
まとめ
データとAIのガバナンスは、現代のビジネスにおいて重要な役割を果たしています。統一されたガバナンスモデルを導入することで、データとAI資産の管理が効率化され、ビジネス価値の最大化が期待できます。また、最新の概念や機能、サービスを活用することで、データとAIのガバナンスがさらに効果的に実現されることが期待されます。これにより、組織はデータとAI資産を製品として扱い、最高のリターンを得ることが期待されています。
終わりに
現地でのDAISに参加しているメンバーからの報告をもとに、セッションの内容を解説しました。 DAIS期間中では、セッションに関する記事を以下の特設サイトに順次上げていきますので、見ていただけると幸いです。
