データ分析とAIガバナンスは、データとAIの民主化の取り組みにおいて、おそらく最も重要でありながら最も難しい側面です。 データ分析とAIのニーズに合わせて、ビジネスインテリジェンス用のデータウェアハウスとAI用のデータレイクという 2 つの異なるシステムを導入している可能性があります。 そして今、それぞれが異なるガバナンスモデルを持つ2つのシステム間でデータを移動するデータサイロを作成しました。
ただし、データはファイルやテーブルに限定されません。 また、ダッシュボード、ML モデル、ノートブックなどの資産にはそれぞれ独自の権限モデルがあり、これらすべての資産に対するアクセス権限を一貫して管理することが困難になっています。 データ資産が、アクセス管理ソリューションが異なる複数のクラウドに存在する場合、問題はさらに大きくなります。 良いニュースです。データガバナンスを統合する方法があります。 しかし、なぜ気にする必要があるのでしょうか?
堅牢なデータガバナンスがなければ、チームや企業はオーディエンスを完全に理解できず、運用面や消費者 ライフサイクル全体でビジネス成果を向上させることも、アルゴリズムやデータ中心のバイアスを制御することもできません。 AI モデルがより複雑になるにつれて、それらがどのように管理され、内部および外部のデータ資産とどのように相互作用するかを理解することが重要です。
CIOはこのことを理解しています。 実際、Databricks と MIT テクノロジーが共同開発したレポート「業界に画期的なデータ インテリジェンスをもたらす」に記載されているように、CIO の 98% が、ガバナンスに対する統一された一貫したアプローチに移行することが重要であると述べています。
管理されたデータなくしてパーソナライズされたエクスペリエンスは実現できない
コミュニケーション、メディア、エンターテインメントのペースの速い世界では、視聴者は独自の好みに合わせたパーソナライズされた体験を求めています。 これには、コンテンツの消費習慣からクリックストリームのエンゲージメント、人口統計、過去の購入および取引情報に至るまで、ユーザーデータに関する深い理解が必要です。 しかし、このデータはさまざまなシステムやプラットフォームに分散していることが多く、顧客の統一されたビューを取得することが困難になっています。 効果的なデータガバナンスは、こうしたさまざまなデータを統合して調和させ、メディア企業が視聴者の 360 度プロファイルを構築できるようにするために不可欠です。 チームは、その 360 度プロファイルから、ハイパーパーソナライズされたエクスペリエンス、コンテンツの推奨などを中心に AI モデルとシステムをより適切に構築し、視聴者の関心を維持し、再訪を促すことができます。
AI モデルが複雑になるにつれて、AI モデルがそれを供給するデータとどのように相互作用するかを理解することが重要になります。 堅牢なデータガバナンスの実践により、 AIを活用した知見の透明性と説明可能性が確保されます。 これは、データ チームがAIモデルのトレーニングに使用されるデータの起源と変換を追跡できるようにする詳細なデータ リネージ、出所、品質メトリックを維持することによって実現されます。
AI対応データガバナンス戦略の確立
これは、堅牢なデータガバナンスがもはやオプションではなく、必須であることを意味します。 McKinsey & Companyによると、効果的なデータガバナンスを欠いている企業では、データ品質の低さが原因で、従業員の時間の最大 29% が非生産的なタスクに浪費されています。 しかし、データガバナンスは、データ品質と意思決定の向上に重要な役割を果たしているにもかかわらず、利益を直接的に押し上げることはほとんどなく、一部の企業では、これを戦略的優先事項として扱うのではなく、 IT部門に委ねています。
データガバナンスが組織を変革するには、トップの経営幹部が主導する必要があります。 政府の義務化が進むにつれ、最高 AI 責任者や最高データ責任者 (CDO) などの役割がこの取り組みを推進するようになりました。 これは、基礎データに加えてビジネスコンテ キストに依存する AI にとって特に重要です。 データガバナンス プログラムを立ち上げる場合、CDO の最初のステップは企業の支援を得ることです。 これには、ポリシーを確立するためのデータマネジメントオフィス (DMO) と、優先順位を設定して一貫性を確保するためのビジネスリーダーによるデータ評議会という 2 つの主要組織の設立が含まれます。 重要な戦略は、顧客データや製品データなどの特定のデータ領域に焦点を当てて、イニシアチブを管理しやすくし、戦略目標と一致させることです。 このターゲットを絞ったアプローチは、データガバナンスの圧倒的な範囲がプログラムを狂わせるのを防ぐのに役立ちます。 データガバナンスの具体的なビジネス上のメリットを示すことは、資金と経営陣のサポートを維持するために不可欠です。 DMO は、成功を文書化し、継続的な投資の価値を伝え、差し迫った問題に対処した後もデータガバナンスが優先されるようにする上で重要な役割を果たします。
Unity Catalogがデータガバナンスをサポート
データガバナンス標準を定義する場合、DMO は企業全体でデータがどのように作成され、アクセスされるかを綿密に調査する必要があります。 特に運用上の目的では、ある程度のデータ冗長性は避けられないことがよくありますが、アナリティクス機能の進歩により、組織はアナリティクス インフラストラクチャを統合できるようになりました。 組織は、スタンドアロンのデータウェアハウス、データ マート、データレイク、および専門的なデータサイエンス プラットフォームの断片化された環境を維持するのではなく、これらの異なる環境を統一された 企業全体のデータ プラットフォームに統合することを検討する必要があります。 この一元化されたアプローチは、ビジネス全体で見られる幅広い分析ニーズをより適切にサポートできます。
Databricksデータ インテリジェンス プラットフォームは、データとアナリティクスへの統一されたアプローチというビジョンを念頭に置いてゼロから構築されました。 は のデータマネジメントDelta Lake Databricksレイヤーを搭載しており、内部および外部から生成された構造化データと非構造化データを優れたパフォーマンスとコスト効率で処理できるため、組織は分析指向の情報資産をすべて単一の統合プラットフォーム内に統合できます。
Databricksプラットフォームではリアルタイムとバッチ処理の両方がサポートされているため、データエンジニアは望ましいビジネス成果をサポートするために重要な速度でデータを処理してビジネスに提供できます。 、現在市場にあるあらゆる最新のビジネスインテリジェンスおよびデータディスカバリーAI プラットフォームとの統合、および生成 AI を含む機械学習およびDatabricks ワークロードの強力なサポートにより、組織のアナリティクス ニーズを最大限満たすことができます。
Databricksデータ インテリジェンス プラットフォームは、革新的なデータ管理の業界標準として急速に普及しつつあります。 ここでUnity Catalogの出番です。 Unity Catalogは、あらゆるクラウドやプラットフォームにわたって構造化データと非構造化データ、機械学習モデル、その他のさまざまなデジタル資産を管理するためのシームレスで統合されたレイヤーを提供することで、データガバナンスに革命を起こします。 その結果、Unity Catalog により、データ プロフェッショナルは信頼できるデータに安全にアクセスして共同作業できるようになり、人工知能を活用して生産性を高め、レイクハウス アーキテクチャの機能を最大限に活用できるようになります。 これは、EU 一般データ保護規則 (GDPR) やカリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA) などのデータ プライバシー規制において特に重要であり、これらの規制では、「忘れられる権利」に対処する際にデータ リネージが重要な考慮事項となります。 これらの規制により、組織は個人データの出所と流れを特定できるため、要求に応じて個人データを見つけて削除できるようになります。
メディアおよびエンターテインメント組織は、多くの場合、データとアプリケーションがさまざまなクラウド プラットフォームに分散しているマルチクラウド環境で運用されています。 Databricks Unity Catalog は、あらゆるクラウドやプラットフォームにわたって構造化データと非構造化データ、機械学習モデル、その他のデジタル資産を管理するための単一の統合レイヤーを提供することで、場所に関係なく、データ資産のアクセス許可モデルとガバナンスを簡素化します。
Unity Catalog を通じて利用できる主なイネーブラーは次のとおりです。
- データと AI の可視性を統合
- データと AI の単一許可モデル
- 組み込み監査、リネージ、データ品質の強化
- AI を活用した監視と観測可能性
- 企業内および企業間でのゼロコピー、ゼロ ETL オープンデータ共有
このガバナンスへの統一され たアプローチにより、データと AI の取り組みが加速され、規制コンプライアンスが簡素化されます。 ますます多くの組織にとって、Unity Catalog プラットフォームのコアコンポーネントとしての 、エンタープライズDatabricks データガバナンス戦略の基盤となっています。
生成AIの潜在能力を最大限に引き出す
メディアおよびエンターテインメント業界が生成 AI の力を活用し続けるにつれて、データガバナンスはその可能性を最大限に引き出す鍵となるでしょう。 これらの AI モデルに供給されるデータの品質、セキュリティ、アクセシビリティを確保することで、組織はイノベーションを推進し、より魅力的なコンテンツを作成し、視聴者に優れたエクスペリエンスを提供できるようになります。
データガバナンスは単なるコンプライアンス要件ではなく、戦略的な必須事項です。 データ中心でビジネス主導のガバナンス アプローチを採用することで、組織はデータと AI イニシアチブの潜在能力を最大限に引き出し、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供し、イノベーションを推進し、絶えず変化するメディア環境において長期的な成功を確保できます。
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