リーダーたちは今、データ駆動型組織になり、データが成功の原動力となる文化を育むためには、単なるデータ管理以上のものが必要だと認識している。データの最適な価値を提供しながらリスクも管理するには、データガバナンスの厳格さが中核となる。
しかし、データガバナンスは明らかな利点があるにもかかわらず、実践への移行や結果の創出に苦戦することがある。課題の一部は、往々にして歓迎されない官僚主義を課す新しいプロセスが必要になることだ。幸いなことに、リーダーがデータガバナンスの利点を最終的に解放するための、AIを活用した全く新しいデータツールとアプローチが現在登場している。
データガバナンスが新たなAI機能を獲得
データ関連のプロセス、ポリシー、コンプライアンス要件は、より良いデータ品質、意思決定、そして高性能なデータ駆動型文化を実現するために必要な要素だが、これらがうまく実行されないことが非常に多い。
解決策の大部分はプロセス自動化にある。実際、DataGovOpsと呼ばれるデータガバナンスの新しい有望な分野が登場している。これはDevOpsやDataOpsの成功をモデルにしており、高度な自動化、コラボレーション、継続的なフィードバックを統合して、運用効率を向上させる。
歴史的に手作業で反復的な分野であるデータガバナンスは、自動化の機会が豊富にある。
新しいツールとアプローチを通じて、DataGovOpsはデータ管理に関わるチームやステークホルダーにとって、より緊密に統合され、協力的でコミュニケーションの取れる環境も作り出す。
また、AIがDataGovOpsの好ましい成果を推進する上で、ますます重要な役割を果たし始めていることも驚くことではない。
AIがデータガバナンスにブースターをもたらす
データが適切に管理されれば組織を変革できるというのは、誇張ではない。現在、データ運用における新しいツールとテクノロジーへの需要は依然として高い。
幸いなことに、AIは企業によってますます採用され、データ管理とガバナンスの全領域にわたって改善を推進し、人間の努力を補強し、より速く正確な結果を得るために活用されている。
ベンダーコミュニティも対応を進めており、プロバイダーは迅速かつ包括的にAI機能をデータガバナンスソリューションに組み込んでいる。
今日のAIは、機械学習による判断を活用できる複雑で反復的なタスクを正確に完了するのに、ますます適している。
以下は、AI技術がすぐに顕著な価値を付加できるデータガバナンスの3つの領域である。
1. データ分類とカタログ化
データガバナンスでは、データとデータセットの分類とカタログ化が不可欠だ。結局のところ、データに関する詳細情報（メタデータ）を知らず、データセットを簡単に見つける方法がなければ、価値創造の機会はすぐに減少してしまう。
実行可能で適切に維持されたデータカタログを実現することは、歴史的に退屈な手作業であり、エラーが発生しやすいプロセスだった。
AIによって、企業全体からのデータセットとそれぞれのメタデータの識別を含め、データの分類とカタログ化がはるかに容易になっている。
データカタログが定期的に手動で更新され、コンテンツがすぐに古くなるリスクがあるのではなく、AIツールが今やメタデータの最新性を継続的に監視し、自動的に更新できるようになった。
2. データポリシーの作成
データガバナンスの相当部分は、組織におけるデータ要件をサポートするポリシーと手続き文書の作成である。例えば、これらはビジネスニーズや、連邦、州、業界の規制などの外部ソースによって推進される場合がある。
従来、この文書は手動で作成されていた—法的なインプット、優れたライティングスキル、そして多くの承認ラウンドを必要とする集中的な作業だった。
今日では、例えば新しい規制をAIが処理し、コンプライアンスを確保するためにすべての内部および外部要件を考慮したポリシーの第一稿を作成できる。これは手作業を完全に排除するわけではないが、確実に削減する。
おそらくさらに重要なことに、AIは新しいデータポリシーや規制が既存のものに影響を与えるかどうかを判断し、修正を強調して提案するのに役立つ。このようにして、組織は非準拠になることを避け、文書が最新であるという確信を持つことができる。
3. データの可用性
最後に、データガバナンスは、必要とする人々が必要なときにデータが利用可能で有用であることを確保することに関わっている。単にデータをキャプチャして保存するだけでは、まったく不十分だ。
例えば、AIの機能一式が、データの可用性を継続的に監視し、アクセシビリティのリスクを特定できるようになった。
非構造化ソースからデータを抽出して構造化することもできる。
アルゴリズムはデータセット内のエラーを検出して修正し、不整合や重複を見つけ、データの品質と信頼性を大幅に向上させる。
AIは潜在的なデータ障害シナリオを予測し、ダウンタイムとデータ損失を最小限に抑えるための対策を提案することもできる。
AIはデータガバナンスへの歓迎すべき追加要素
これら3つの領域は、データガバナンスの取り組みからより大きな採用とより良い結果を推進するAIの使用可能性の一部に過ぎないと考えてほしい。リストは長く、調査する価値がある。
すべての証拠は、企業におけるAI機能と展開の加速を示している。AI駆動のDataGovOpsなどのアプローチを通じたデータガバナンスへの影響は重大なものとなるだろう。
AIは多数の手動タッチポイントを削減し、場合によっては排除するが、中期的な成功は人間とAIのコラボレーションの適切なバランスによってもたらされる。人々は依然として、コーナーケースの問題の解決、判断と問題解決への参加、そしてデータの目標と目的の決定においてリードする重要な役割を果たすだろう。
証拠は明白だ：データガバナンスはビジネスにおけるデータの価値を解放し、企業全体で優れた結果をもたらすことができる。
AI駆動のDataGovOpsにより、リーダーたちは今や新しい強力な機能のセットを手に入れている。
