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「データマネジメント」検索結果記事一覧
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無駄なIT投資していない? データ分析基盤構築とツール導入の要諦【戦略的データマネジメント講座】
無駄を解消することと、無駄の反対語を実現することは同義です。それでは、無駄の反対語状態とはどんな状態でしょうか。勝利条件の設定がゲーム成立の条件…
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データマネジメントはなぜ失敗するのか?【戦略的データマネジメント講座】
データマネジメントは、ユーザビリティとガバナンスの狭間で行ったり来たりを繰り返しています。「利用者が自分でカスタマイズし分析ができます。Exce…
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AIで高まる「データ・イン・モーション」の重要性 データ基盤構築に欠かせない3つの視点と設計思想
企業のデータ活用を阻む課題は、単なる技術的な問題だけではありません。データの所在、組織の責任分界、システム間の連携、データやAIを活用するための…
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なぜAIエージェントが「データガバナンス」の論点になるのか? 高性能モデルを選定するよりも大切なこと
生成AIの業務活用が進むほど、単純な質問に答えるAIから、業務を理解・判断し、次のアクションを支援するAIエージェントへの期待が高まる。しかし、…
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データは記録からAIの糧に──50年分のレガシーDWH刷新で、アフラック「AX」の基盤が整う
アフラック生命保険は2026年、「AX@Aflac」を掲げ、AIを競争力の源泉として明確に位置づけた。生成AIを全社展開するとともに、創業以来5…
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「データを整えるだけ」の常識は通用しない BI時代から脱却する、AI時代のデータガバナンス
生成AIの業務活用が本格化する中、多くの企業では、ガバナンスの観点で「生成AIガイドライン」策定の検討がなされつつある。もちろん、それ自体は重要…
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DWHやMDM導入の前に読むべき一冊『成果を生む 攻めのデータガバナンス』 データ活用に悩む担当者へ
データ活用の重要性が叫ばれて久しく、「AI時代」と呼ばれる転換点を迎えてもなお多くの日本企業が二の足を踏む状況だ。そこで本稿では、『成果を生む …
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AIに浮足立つ今こそ考えたいデータマネジメントの意義──“当たり前にデータを使える状態”を整えるには
生成AIが登場する前から、日本企業は「データドリブン経営」を掲げてテクノロジーに投資を続けてきた。しかし、経営の意思決定に役立つデータを欲しいタ…
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