資料DL:AIを始めとした過剰なツール信仰が起こす惨劇 基軸となるデータを見ずに何を見る?

4年前のカンファレンスで「データ活用にはBIなどのツールを導入するだけでなく、中身のデータを整えることが大切である」と指摘しました。しかし4年が経った今も「基軸となるデータが活用できる状態でないので困っている」という声が後を絶たず、またBIツールでデータ分析を行ったり、AIを導入して特定業務の自動化を図ろうとした時に、データが足を引っ張るケースを多々目にします。
例えば、システム毎に散在するコード体系の異なるデータ、入力ルールが曖昧で不備の多いデータ…そして、そもそも目的に見合っていないデータ。単純なデータ変換でなんとかなることはまれであり、問題を解決するために今一度、あるべきデータの形、運用を見つめ直し、「使える」データを作り上げる必要があります。
本資料ではデータマネジメントの専門会社であるNTTデータ バリュー・エンジニアが実際に見たデータ活用の失敗事例、そして成功へ向けて何をすべきか説明します。

INDEX

  1. これまでのデータマネジメント提言
  2. なぜ、ツール導入から進めたくなるのか?
  3. システム導入に予算を使い果たした結果
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