Sean Nathaniel氏は、世界中の1100以上の組織から信頼されているインテリジェントデータ管理企業DryvIQのCEOである。
ビジネスリーダーたちは、かつてないほど多くの変革の取り組みに直面している。現在AIが会話の中心を占めているが、それはより大きなパズルの一部（とはいえ重要な部分）に過ぎない。私たちはシステムの近代化、コスト削減、リスク管理、インサイトの提供、コンプライアンスの確保、業務改善をすべて同時に求められている。その中心にあるのは、データを管理し理解する能力だ。
CEOとして、私もそのプレッシャーを感じている。業界を超えた同業者との会話で一貫して聞くのは、AIが重大なギャップを露呈させた今、データの品質、アクセシビリティ、準備態勢に関する緊急性が高まっているということだ。
チームが日常的に作成・使用するコンテンツ（契約書、メール、プレゼンテーション、会議メモなど）には、実際の影響をもたらすビジネス価値が詰まっている。しかし、データが数十のシステムやリポジトリに散在し、それぞれに異なる所有者、構造、要件がある場合、その価値を引き出すことは困難だ。
AIが仕事のやり方に激変をもたらしたことから学べることがあるとすれば、それは何にでも対応できる将来性のある基盤を構築すべきだということだ。確かに、データはAIのバックボーンだが、それはコンプライアンス、ガバナンス、近代化、そしてこれから来るものすべての基盤でもある。
私の観察では、画一的なデータ戦略はこのような環境では機能しない。急速な変化に適応できる態勢が最も整っている組織は、今後も続くと予想される変化に対して、洞察から始め、柔軟性を保ち、ビジネスにとって最も重要なことに合わせた完全なデータライフサイクル管理戦略を構築している組織だ。
静的なデータ準備フレームワークが機能しない理由
ほとんどの組織はゼロから始めるわけではない。何年もかけて部門を超えてシステム、ポリシー、ツールを積み重ねてきた。コンテンツ環境が複雑で断片化しているために苦労している組織を多く見てきた。平均的な企業では複数の異なるコンテンツシステムを使用しており、それでも多くの場合、実態を完全に把握できていない。
このような環境では、ガバナンスやデータ準備に単一の標準化されたアプローチを適用することは不可能だ。すべてのリポジトリが同じ価値を持つわけではなく、同じレベルのクリーンアップが必要なわけでもない。すべての部門が同じ目標を持っているわけでもない。そして多くの場合、元のコンテンツ所有者はすでに異動しており、責任を割り当てたり、コンテキストを理解したりすることが難しくなっている。「準備完了」データの定義は、データが何のために準備されているのか、そしてプロジェクトの背後にある戦略的目標に大きく依存する。
私が観察したところ、最も進展している企業は、硬直的な指示から一歩引いている。代わりに、データの可視性に基づき、進化するビジネスの優先事項に合わせた柔軟なフレームワークを採用している。
データ準備において柔軟性が違いをもたらす場面
現代のデータ準備には、ライフサイクル全体にわたる情報に基づいた意思決定が必要だ。柔軟性が活きる例をいくつか紹介する：
• 場所とデータ移動： データ準備における重要な決断の一つは、コンテンツを移動する必要があるのか、それとも現在の場所で処理できるのかということだ。システムの統合、レガシープラットフォームの廃止、AIトレーニング用のデータ準備を行う場合は、移行が理にかなっているかもしれない。一方、特に機密性の高いコンテンツや適切に管理されているコンテンツの場合は、その場でポリシーを適用する方が効果的なこともある。
• セキュリティとアクセス： 複雑なデータ環境ではセキュリティポリシーを適応させる必要がある。ユーザーアクセスを一元化することが最も理にかなっている場合もあれば、部門にコンテンツの管理権限を与えることが最も適切な場合もある。また別のアプローチとして、アクセス制御を継続的に監査・自動化し、データの機密性、ユーザーの役割、変化するビジネスニーズに基づいて権限を調整することもある。
• プライバシーとコンプライアンス： データプライバシーとコンプライアンスへのアプローチが異なる組織を見てきた。分類を優先する組織もあれば、匿名化、編集、暗号化に焦点を当てる組織もある。適切な戦略は、データの所在地、アクセスが必要な人、適用される規制要件によって異なる。
普遍的に「正しい」アプローチがあるとは言っていない。最良の結果は、各決定を特定のデータ、目標、制約に合わせることから生まれる。
仮定ではなく洞察から始める
最も効果的なデータ準備の取り組みは、技術から始まるのではなく、可視性から始まる。リソースを投入する前に、何を扱っているのかを理解することが役立つ：コンテンツがどこにあるか、どのように使用されているか、誰が所有しているか、その関連性、そしてそれがビジネスをどのようにサポートしているか。そのような洞察こそが、良い意図をスマートでスケーラブルな戦略に変えるものだ。
まず分析し、次に行動する
リポジトリをスキャンして、コンテンツの種類、機密レベル、アクセス頻度、関連性、所有権を理解することから始めよう。それらの洞察を基に、リスク削減、AIユースケースの実現、コラボレーションの改善など、どこに最初に焦点を当てるべきかを判断しよう。
ビジネス目標に行動を合わせる
すべてのコンテンツが同じ扱いを必要とするわけではない。機密データはより厳格な管理が必要かもしれないし、古いレコードはクリーンアップまたはアーカイブする必要があるかもしれない。また、価値の高いコンテンツは分析やAI用に強化できる。これはすべて、データイニシアチブと達成しようとしていることによって異なる。
影響に基づいて優先順位をつける
リポジトリが乱雑だからといって、それが最も戦略的な出発点であるとは限らない。ビジネス価値、技術的準備態勢、ROIが交差する場所に努力を集中させよう。そこがデータ準備が最も早く成果をもたらす場所だ。
その初期分析によって、より賢明な決断を下すためのコンテキストが得られる。何に注意を払う必要があるか、何を待たせることができるか、そしてどこで努力が最大の影響を与えるかを浮き彫りにするのに役立つ。始めるためにすべての答えが必要なわけではなく、どこから始めるかの明確なビジョンが必要なだけだ。
柔軟性がデータ準備を実用化する方法
組織が適応し、対応し、成長するための体制づくりは、洞察から始まる：コンテンツがどこにあるか、どのように使われているか、そしてビジネスがそれに何を求めているかを理解することだ。そこから、柔軟性は戦略的優位性となり、コントロールを犠牲にすることなく、スケールを拡大し、変化する優先事項に適応し、価値を加速するのに役立つ。
私の経験では、最も効果的な組織は、データ準備をデータライフサイクル全体にわたる継続的な洞察主導のプロセスとして扱っている。それは戦略と実行のギャップを埋め、より良い決断を下し、新たな要求が生まれても一貫性を保つ方法だ。
前進するために硬直的なフレームワークは必要ない。データ準備へのよりスマートな道は、可視性によって形作られ、ビジネス目標に導かれ、進化するように構築されている。そうすることで、AIやこれから来るものに備えることができる。
