デジタル変革を支える、データガバナンスフレームワーク

分析の効果が十分に出ていない企業が多い

　デジタルトランスフォーメーションという言葉自体はそれほど新しいものではなく、同様にクラウドやIoT、AIといった言葉も世間一般に浸透しつつある。デジタルトランスフォーメーションの考え方の根底にあるのは、企業に存在するデータをアナリティクスという技術を使って、いかに企業の価値や利益にして競争力を高めていくかであり、ずっとSASが取り組んでいるテーマでもあるとした。

　効果が出ない原因には、分析をうまく回せていない、分析の結果をうまく経営判断に反映できない、反映していてもそれが正しいかどうかを判断する基準がないなど、さまざまなことが考えられる。

　分析のためのデータ準備がうまくいっていないこともあり得ると川上氏は指摘。一般的に、分析をする際にはその約80％の時間をデータ準備に費やすと言われている。また、40％の分析がデータの品質の低さによって失敗しているという調査結果もある。どんなに新しく高度な分析手法や最先端のAIを使ったとしても、正しく整備されたデータがないと正しい分析結果を生み出すことはできない。データをいかに正しく整備し、活用につなげていくか。アプローチをデータガバナンスの考え方とともに紹介する。