ビジネスの意思決定の精度向上へ–データ活用力を高めるための5項目
今回は「ビジネスの意思決定の精度向上へ–データ活用力を高めるための5項目」についてご紹介します。
関連ワード （ビッグデータ等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。
本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。
コロナ禍がなかなか収まらない中、企業がデータを活用するには、データの品質や適切なデータの取り扱い方針がこれまで以上に重要になる。それは、医薬品やワクチンの臨床試験を行うにも、次の感染流行がいつどこで起こるかを予想するにも、資源や人員の確保状況を評価するにも、経済的な影響を評価するにも必要なことだ。
そうした活動では、アナリティクスや人工知能（AI）、機械学習が重要な役割を果たすが、データの品質や適切なデータの取り扱いも同じくらい重要だ。
IT部門は、マスターデータ管理（MDM）の手法を用いてデータの収集、集約、照合、統合、品質チェック、流通をどう行うかを定義し、データの品質を確保することになる。
マスターデータ管理を行うためのツールや自動化ソリューションは数多く出回っている。これらのツールを利用すれば、人間が手動でデータの選別や正規化を行ったり、どのデータを組み合わせ、誰にどのデータを渡すかを決定したりする手間を減らすことができる。この仕事の中で難しいのは、IT部門がMDMで行うデータ準備のための基礎となる、適切なビジネスデータの取扱い方針を実現することだ。
この記事では、意思決定のために高品質のデータをそろえようとするあらゆる企業に必要不可欠な、5つのビジネスデータの取扱いに関するベストプラクティスを説明する。
ダークデータとは、そこにあるにも関わらず利用されていないデータのことだ。この種のデータは、事業部門によって何年も前に作成された紙ベースの文書の場合もあれば、現時点では利用されていないIoTデバイスのセンサー出力の場合もある。
IBMは数年前、IoTデバイスから収集されたセンサーデータの90％は利用されておらず、ダークデータになっていると推定していた。ダークデータが最終的には不要なものだと判明する場合も多いが、中にはそうでないものもある。企業はこれらのデータの見直しを行い、どれを捨てるかを判断し、残したいデータをデジタル化する必要がある。一端デジタル化してしまえば、意思決定に利用できるため、もはや無駄なデータ資産として残ることはない。
データをデジタル化できても、それが意思決定に役立つかどうかはまだ分からない。そのデータに価値がなければ、捨ててしまうべきかもしれない。
どのデータを残すかの判断にはバランスが必要だ。今は重要でなくても、後になって価値が出てくるデータもあるだろう。一方で、将来的にも意思決定に使われる可能性が極めて低く、削除しても良さそうなデータ（例えばIoTデバイスのジッターのデータや、20年前に会社で開いたパーティーに関するメモなど）も存在する。
コロナ禍でビッグデータが民主化! 今後注目の「データ活用」最前線
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ビッグデータやaiを活用したデータ・プラットフォームの新機能を開発 | Nedo
ビッグデータや人工知能（ai）を活用した実証実験に取り組むことでビルコミ®の社会実装を加速し、省エネと快適性の両立を目指した高度な建物環境の制御や運用管理を可能にするスマートビルの実現を目指します。
宇宙ビッグデータを事業に活用!宇宙からの視点で意思決定をナビゲートする「天地人コンパスAPI」の提供開始：時事ドットコム
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2021-05-21 22:08＜CNET Japan＞天地人、宇宙ビッグデータを事業に活用できる「天地人コンパスAPI」を提供