重要性を増す「データドリブン経営」を支援–クリックテック・今井氏

今回は「重要性を増す「データドリブン経営」を支援–クリックテック・今井氏」についてご紹介します。

関連ワード (経営等) 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。


 2023年に向けたIT企業のトップメッセージや年頭所感を紹介する。

クリックテック・ジャパン カントリーマネージャー 今井浩氏

 2022年は、終息が見えないパンデミックの影響に加え、世界的なインフレや紛争がグローバル市場に影響を与え、企業経営にさらなる困難が重くのしかかりました。目まぐるしく変化する社会・経済状況の中で、企業はいかに変化に即応すべきか、そのための意思決定はどうあるべきか、という課題に直面しています。

 このような社会的背景から、リアルタイムデータを迅速な意思決定と行動に結び付ける「アクティブインテリジェンス(Active Intelligence)」の重要性が、世界的に高まりました。企業内に散在するデータを統合し、外部のデータを組み合わせ、「今起こっていること」をリアルタイムに分析して得られた、新たな気づきや知見に基づいて迅速な行動をとることで、この困難を乗り越える企業が増えています。

 一方クリックテック・ジャパンは、予想もできなかった為替の変動や資源の高騰に苦しむ日本企業の国際競争力向上に貢献すべく、パートナー企業との連携をさらに強化し、あらゆる業種、業界でQlik製品の採用を拡大することができました。また、今後欠かせないデータ活用人材の育成に向けデータリテラシーの向上に取り組み、小学生向けワークショップの開催など、新たな一歩を踏み出しました。

 2023年はますます予測が困難になる市場環境の変化や、人工知能(AI)による世界規模の労働環境変革が続く中で、データに基づいた議論と意思決定を全社横断的に可能にする、データドリブン経営の重要性がさらに増していくと予想しています。

 私は、2つのトレンドがあると考えています。1つめは、AIによる自動的なリアルタイムデータ分析の進展です。機械学習の自動化(AutoML)技術により、必ずしもデータサイエンティストの力を借りずとも、エンドユーザーがAIモデルを構築し、運用開始後もデータの質・量の変化に合わせチューニングを続けることが容易になりました。AIモデルの構築と運用・改善に、データを利活用する現場の方々が直接参加するようになり、AIによるデータ分析の自動化が進む、「AIの民主化」とも呼べる動きが、活発化するのではないでしょうか。

 2つめは、データ統合をさらに進めた、データファブリックの実現です。データの発生源からエンドユーザーに必要な行動を促す、エンドツーエンドのデータパイプラインの構築が進んできた一方、組織内でいまだに部門やアプリごとにデータがサイロ化されたまま散在している事実も否定できません。社内のどこからでも必要なすべてのデータへリアルタイムにアクセスできる、糸ではなく織物のようなデータ共有が、データドリブン経営をさらに推進し始めるでしょう。

 また、AIによるリアルタイムデータ分析やデータファブリックが、組織として蓄積したデータリテラシーの塊だということも見逃せないポイントです。新たに加わったメンバーも、意識せずに高いリテラシーを出発点として業務に加わることができ、データドリブン経営実現に向けた行動サイクルを早めることができると考えています。

 Qlikは、2022年後半「Qlik Cloud」の提供を開始しました。Qlik Cloudは、データ分析をリアルタイムのAI主導型に転換する「Qlik AutoML」を包含するとともに、関係者の誰もがコラボレーションとアクションにつなげることができるデータファブリックの基盤となります。日本企業がデジタルトランスフォーメーション(DX)を一層の高みへ進めるために、こうした一歩先をいくソリューションを、引き続き提供してまいります。

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