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「データ管理」検索結果記事一覧
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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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AIと安全に接続されたデータ活用基盤の設計法──マルチエージェント導入を成功させる5ステップ
生成AIやAIエージェントの活用が急速に広がる中、多くの企業で課題に挙がるのが「AIの精度」に係る問題です。その課題の根本原因はAIモデルではな…
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AIの全社導入から「運営する」フェーズへ 中央主権でも現場任せでもない、データガバナンスの設計術
生成AIを全社に配布するだけでは、「AI民主化」は実現しない。AIが情報を探し、要約し、判断を補助し、一部の業務では次の行動まで提案するようにな…
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生成AIガイドラインに禁止事項だけ並べていないか、現場活用のための設計法とデータガバナンスの実装
「生成AIを使ってよい」と言われても現場は何を入力し、どこまで出力してよいのかわからない。今、多くの企業で浮き彫りになっている課題は、生成AIそ…
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情シスが「データ提供屋」を卒業する“使える基盤構築”の要諦 勘に頼らないメタデータ更新の仕組みづくり
本連載「理想論で終わらせない『AIのためのデータ整備メソッド』」では、「データの把握」「データの整備」「データの活用」の3フェーズに分けて、AI…
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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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顧客マスタデータをクレンジング率「99.7％」で維持するNEC、AIエージェント活用も進む同社の挑戦
データマネジメントの要と言われるデータ品質。頻繁なメンテナンスが必要となる見込み客のデータを、組織全体できれいな状態のまま維持する努力を続けてき…
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