アジア太平洋地域の企業がデジタル化を加速する中、AIとデジタルトランスフォーメーションのためのデータガバナンスはますます重要になっています。しかしながら、多くの企業は依然として、時代遅れで断片化されたデータガバナンス戦略に苦慮しています。iTNews Asiaとのインタビューで、Splunkの南アジア担当バイスプレジデントであるDhiraj Goklani氏は、データ成熟度のギャップがAIとデジタルトランスフォーメーションの取り組みの成功を脅かす理由を説明しています。.
現在、64%の組織が1ペタバイトを超えるデータを管理していますが、そのほとんどは事後対応型のデータ管理に依存しています。つまり、障害が発生してからしか問題に対処できないのです。このアプローチはデータの価値を制限し、イノベーションを遅らせます。さらに、断片化されたインフラストラクチャ、サイロ化されたシステム、一貫性のない標準規格により、AIとデジタルトランスフォーメーションのためのデータガバナンスを効果的に活用することが困難になっています。その結果、リアルタイムのインサイトが損なわれます。データの遅延や不完全さは、企業が変化に迅速に対応することを妨げます。.
いくつかの重要な課題が際立っています。
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APAC 企業のうち、正式なデータ戦略を導入しているのは 3 分の 2 のみです。.
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データリーダーの 40% は、データの品質と信頼性が進歩の大きな障壁であると述べています。.
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企業のほぼ半数が依然として毎月データを手動で移動しており、セキュリティとコンプライアンスのリスクが増大しています。.
さらに、問題はテクノロジーだけにとどまりません。ガバナンスは、IT部門やコンプライアンス部門の責任としてのみ捉えられることが多く、結果として、ビジネスオーナーシップや戦略目標との関連性が欠如しています。Goklani氏は、AIとデジタルトランスフォーメーションのためのデータガバナンスは、企業全体で共通の優先事項となる必要があると強調しています。明確なオーナーシップ、部門横断的な連携、そして測定可能な成果が不可欠です。例えば、強力なガバナンスは、インシデント対応時間の短縮、ダウンタイムの削減、意思決定の迅速化につながります。.
AIの成功には、クリーンで信頼性の高いデータが不可欠です。適切にガバナンスされたデータパイプラインがなければ、AIモデルは欠陥のある、あるいは有害な出力を生成する可能性があります。そのため、成熟したガバナンスフレームワークを持つ企業は、自社のAI機能に対する高い信頼を報告しています。一方、可観測性が不十分な企業は、AIとデジタルトランスフォーメーションを効果的に運用化することに苦労しています。.
AIの導入が進む中、Goklaniはデータ、AI、セキュリティ、コンプライアンスを統合したガバナンスフレームワークを推奨しています。さらに、これらのフレームワークには、リアルタイムの可観測性とプロアクティブなリスク管理も組み込む必要があります。AIとデータが不可分な時代において、AIとデジタルトランスフォーメーションのための強固なデータガバナンス基盤の構築はもはやオプションではなく、APAC企業にとって競争上の必須要件となっています。.
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