Gartner: データ分析はビジネス価値の新しい方程式を構築するのに役立ちます

データ分析能力はビジネス能力としてますます高まっているため、2022 年にガートナーは、データ分析のトレンドに対応して「ビジネス価値の新しい方程式を構築する」というコンセプトを提案しました。

「新しい方程式」とは何ですか? Gartner のシニア リサーチ ディレクターである Sun Xin 氏は、より多くの価値を実現し、ビジネス モデルについてより深く考え、企業のデジタル トランスフォーメーションの達成をより効果的に支援するために、より多くの企業部門がデータ分析を必要としていると述べました。

Gartner シニアリサーチディレクター Sun Xin

このコンセプトに従って、今年はGartner 2022 年に企業のデータ＆アナリティクス (D&A) リーダーによって発表された主要なデータとアナリティクスのトレンドは、企業の活力と多様性の刺激、従業員の能力と意思決定の強化、信頼の制度化という 3 つの主要テーマに分けられます。

企業の活力と多様性を刺激する

適応型人工知能システム: ガートナーは「AI エンジニアリング」イニシアチブを提案しました。これは、企業によって実装されることが期待されています。 2026 年 2017 年、企業は AI エンジニアリング手法を使用して適応型人工知能システムを実装しました。これにより、企業はより効果的により多くの AI モデルを運用できるようになり、この取り組みを行わなかった企業に比べて 25% 増加しました。

データ中心の人工知能: データ中心の人工知能は今後も発展し、より多くの分野に拡大するため、企業は、データ中心の人工知能を完成させるために、より堅牢なデータ管理モデルを必要としています。 AIの運用能力。

メタデータ主導のデータ ウィービング: 企業がデータをメタデータに織り込んでデータ ソースを管理できるようになれば、これまでの面倒なデータ管理作業を効果的に削減できます。

常にデータを共有する: オープンな OpenData 方法を使用して、自動化された手段を通じてより関連性の高いデータを発見する方法に焦点を当て、管理可能な方法でデータを共有することを検討する企業がますます増えています。独自のデータの可能性をさらに広げます。

人々と意思決定を強化する

コンテキストリッチな分析: 意思決定者に関連する洞察を提供するには、データおよび分析のリーダーは、コンテキストに富んだ分析を提供する必要があります。ビジネス モジュール コンポーネントを使用して作成された分析。

ビジネス モジュールの組み立てられたデータと分析:これまでのテクノロジーは、固まった単一のソフトウェアの形式である可能性がありますが、将来のテクノロジーでは、より多くの組み立てられたテクノロジーを使用して建設アプリケーションを完成させることになります。

意思決定中心のデータと分析: 企業は、より高いレベルでの企業意思決定のため、データ分析に基づいて提案や計画を立てることができる人材をますます必要としています。 Gartner は、企業がトップレベルの設計の観点から意思決定チェーンを管理できるようにするための意思決定インテリジェンス モデルを提案しました。

人材スキルとリテラシーの不足: 企業は、より多くの人に影響を与えるために、データ分析を使用した後のビジネス結果をユーザーに伝えられるようにする必要があります。

信頼の制度化

相互接続されたガバナンス: 組織横断、ビジネス機能横断、さらには地域横断の仮想データと分析を確立します。企業間のガバナンス成果を達成するためのガバナンス層。中国の多くの企業は「最高データ責任者」オフィスの設立を検討しており、このオフィスにはデータガバナンス委員会が設置され、ガバナンス委員会は一部の法務部門と協力して、より高いレベルの仮想レイヤーで「インターネットガバナンス」を実装する予定だ。

AI リスク管理: 多くの企業は、監督とコンプライアンスをより重視しており、ある程度のモデル ガバナンスを行っているため、AI モデルの作成には完全に受動的です。 Gartner は、企業が AI ガバナンスにおける信頼リスクとセキュリティ管理に注意を払うことを期待しています。

メーカーと地域のエコシステム: 企業が独自のデータ分析エコシステムを確立する場合、メーカー間の互換性にさらに注意を払う必要があります。

エッジへの拡張: データと分析のアクティビティは、データセンターやパブリック クラウド インフラストラクチャの外部にある分散デバイス サーバーやゲートウェイで実行されることが増えています。

現在、企業は多くのデータを保有していますが、そのデータが活性化しておらず、データ分析プロジェクトや行動を受動的に実施することが多く、データの潜在的な価値を率先して引き出すことができていません。 Sun Xin 氏は、より多くのユーザーがデータに基づいて意思決定を行えるようにする方法が、この段階で企業にとっての課題になっていると考えています。クラウドでのデータ分析が第一の選択肢になっています。同時に、企業は「」を活用することも望んでいます。セルフサービス」ツールを使用すると、ビジネス ユーザーがより迅速に意思決定を行うことができます。

Gartner も今年の予測で比較的大胆な予測を立てています。デジタル オフィス ソフトウェアから始まるデータ分析活動はますます増え、ビジネスの需要が高まると、データ分析はデジタル オフィス ソフトウェアで完了するでしょう。そして、データ分析の一部のビジネス アクションはデジタル オフィス ソフトウェアで完了でき、データ分析の閉ループが完了します。

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