幹部は3つの戦略を使用して、AI統合のための強力なデータ基盤を構築する

ビジネスリーダーは、人工知能（AI）の力を活用する際に、強固な基盤が重要であることをよく理解しています。しっかりしたデータ戦略なしにAIプロジェクトに飛び込むのは、失敗の元です。古いことわざにあるように、「ゴミを入れればゴミが出てくる」—AIに関してはこれが特に当てはまります。

では、プロフェッショナルはどのようにして組織がAIを安全かつ効果的に活用できる基盤を構築すればよいのでしょうか？ここでは、3人のビジネスリーダーが、新興技術を活用するための成功戦略を立てるためのトップのヒントを共有します。

1. 人々を最優先にする

保険大手L&Gのグループ主任データ・アナリティクス責任者であるクレア・トンプソン氏は、情報に対する戦略的アプローチが革新を目指す企業にとって不可欠だと強調します。「私はいつも、データ基盤は次に何をするにしても重要だと話しています」と彼女はZDNETに語りました。トンプソン氏は、ルールや規制を具体的な財務成果につなげる必要性を強調します。

「データ戦略が具体的な価値を生み出す方法を明確にしてください。例えば、メールアドレスが最新かつ正確であることが、ターゲットを絞ったデジタルコミュニケーションを行うためになぜ重要なのか？」と彼女は問いかけます。トンプソン氏は、技術、プロセス、人々、情報資産を管理するために必要なルールを定めた長期的な戦略計画に飛び込むことに誰もが興奮するわけではないことを理解しています。しかし、彼女は計画段階がAIなどの技術の恩恵を享受するために重要だと主張します。

「ガバナンスが退屈だと言う人がいる理由は理解できます」と彼女は認めます。「しかし、今日のデジタル組織では、ストレートスルー処理を行いたい場合、データの品質がさらに重要になります。したがって、すべての道はガバナンスにつながっています。」

L&Gでのトンプソン氏の戦略の重要な部分は、彼女のデータチームとIT部門との緊密な協力関係を育むことです。効果的なコラボレーションは、各者が持つスキルの明確さに依存します。「手袋のようにぴったり合うパートナーシップが必要です。技術はデータ分野で私たちが行うことに非常に重要であり、クラウド環境、データウェアハウジング、ツールなしでは仕事ができません。データはITチームが維持するすべてのアプリケーションに保持されています」と彼女は説明します。

トンプソン氏はまた、コアシステムにデータ品質を設計段階から組み込むことの重要性を強調します。「その作業をすればするほど、データ品質の悪さによる波及効果を防ぎ、修正作業を防ぐことができます」と彼女は言います。このアプローチは、AIがサポートするパーソナライズドなモバイルアプリケーションや自動取引などの、向上した顧客体験への道を開きます。

2. トランザクションデータをマスターする

法律事務所DWFのCTOであるジョン・グレインジャー氏は、データ戦略を構築するのに今が最適な時期だと考えています。彼は、賢いビジネスリーダーはAIや機械学習を活用する方法を考える前に、データ使用の基本要素に焦点を当てるべきだと強調します。「データ戦略に最適な時期は4年前だと常に言っています」と彼は冗談交じりに言います。「それは超大型タンカーのような仕事です。結局、近道はあまりありません。『それほど時間がかかるなら、なぜやるのか？』という意見もあります。それが多くの人がデータに取り組めなかった理由だと思います。」

グレインジャー氏の目標は、デジタルトランスフォーメーションを通じて優れた体験を提供する評判を築くことです—データ戦略はこのアプローチの重要な要素です。2022年末にDWFに入社して以来、彼はクラウドベースのソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS）製品とオープンなアプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）を中心とした新しい戦略を導入しました。

DWFのデータは、ケース、パートナー、クライアント、請求や財務などの内部ビジネスプロセスなど、さまざまなエンティティをカバーしています。「データ戦略は、トランザクションデータ—真実の源—をこれらのセクションでマスターすることにすべてかかっています」とグレインジャー氏は説明します。目標は、品質やコストを犠牲にせずに組織が迅速に動けるようにすることです。

「各SaaS製品は、企業マップ上で明確なアイデンティティを持っています」と彼はデータ戦略の詳細を説明します。「そのアイデンティティは、各領域でマスターするデータによって駆動されます。」グレインジャー氏は、DWFがアクセスして使用できる十分に開発されたAPIが、企業の目標アーキテクチャに統合するための「絶対的な最低要件」だと強調します。

彼は、SnapLogic技術がサービス、API、ユーザー間の強固で信頼性の高い接続を確保する上で重要な役割を果たしていると指摘します。「必然的に、特定の住所のスペルが15通り出てきますが、技術はそのパターンを見て修正できます」と彼は言います。「また、エンリッチメントと呼ばれることもできます。誰かの参照を取り、APIにアクセスし、戻ってきて『これが正しい情報です』と言います。」

グレインジャー氏はまた、データ戦略はDWFが主要なビジネス質問に答えるために作成するモデルに焦点を当てていると述べます。SaaS製品とAPIに焦点を合わせることで、DWFは新興技術を探求するための強固な基盤を持っています。「これらの要素をデータ戦略に組み込むと、生成AIのためにかなり良い準備ができていることがわかります」と彼は結論付けます。

3. 業界の仲間と協力する

北海移行局（NSTA）の企業ディレクター兼CFOであるニック・グレインジャー氏は、優れたデータ戦略は内部の慣行を超えて組織の境界を越えると信じています。NSTAは石油・ガスセクターからデータを収集し、グレインジャー氏のチームは、業界、政府、学界、その他の利害関係者がデータにオープンにアクセスできるデジタルプラットフォームを開発しました。

この取り組みの一環として、彼女は2022年末に設立されたオフショアエネルギー・デジタル戦略グループ（DSG）の議長を務め、石油、ガス、再生可能エネルギーにおけるデータ収集に関わる英国の公共機関全体での協力を促進しています。「オフショアエネルギーセクター全体で一貫したデジタルデータ戦略が必要だと認識されました」と彼女はZDNETに語りました。「業界全体でデータ管理やデジタル技術における優れたポケットはありましたが、それらが必ずしも連携していませんでした。それが私たちにとって大きな優先事項でした。」

DSGは、英国政府の各部門、Open Data Institute、Technology Leadership Boardなどの貢献者によってサポートされています。グレインジャー氏は、この協力的なアプローチが成果を上げていると言います：「今、データ戦略が完成し、3つの主要な作業ストリームに取り組んでいます。」

最初のストリームは、データ、標準、原則に焦点を当てています。「データの基礎品質が良好で、すべてが同じ基準で作業していることを確認します」と彼女は説明します。2番目のストリームは、共通のデータツールキットを作成し、相互運用性を確保することを目指しています。「オフショアエネルギー企業や石油・ガス企業のプロジェクトで作業している場合、プラットフォーム間で使用可能なデータが必要です。その作業は、『データをAからBに重複せずにどうやって移動させるか？』に関するものです。」

3番目の作業ストリームは、セクター全体のデジタル化に焦点を当てています。「これは、業界全体でデータとデジタルスキルが確保され、セクターがサイバーセキュリティのベストプラクティスに準拠していることを保証することです」とグレインジャー氏は言います。

これらのデータ基盤が整うと、新興技術を最大限に活用する方法を考えるのがずっと簡単になります。「私たちの焦点は、データがアクセス可能で、AIや機械学習に使用できる適切な形式であることを保証することです」とグレインジャー氏は結論付けます。