当社が「データ駆動型事業運営」と呼ぶのは、ビッグデータを直接業務につなげて活用する事業の運営方式のことである。前回コラムでは、データ駆動型事業の具体的な事例としてリスク管理分野への適用事例を紹介した。AIモデル導入の必要性と課題にも言及している。今回は導入上のハードルに焦点を当てる。
「前回コラム」を見て、いざ自社に実装しようと考えた際、データやシステム面で実現できるか疑問を持つ方がいたかもしれない。実際、業務部門で理解が得られても、システムがボトルネックになり業務適用が進められないことは多い。
データ駆動型事業運営においては、事業にまつわるさまざまなデータを加工・分析するデータ分析環境が肝となる。クラウドサービスが充実し、計算資源やストレージは従来よりも安価に入手できるようになったことで企業のビッグデータ解析業務は各段に簡便になった。データ分析ツールやAIモデル構築ツールも開発者寄りのものから業務ユーザー寄りのものまで多数提供されている。データ分析環境は充実してきたように見えるが、それでも多くの企業がデータ駆動型事業運営への移行時に突き当たる障壁がある。
「前回コラム」を見て、いざ自社に実装しようと考えた際、データやシステム面で実現できるか疑問を持つ方がいたかもしれない。実際、業務部門で理解が得られても、システムがボトルネックになり業務適用が進められないことは多い。
データ駆動型事業運営においては、事業にまつわるさまざまなデータを加工・分析するデータ分析環境が肝となる。クラウドサービスが充実し、計算資源やストレージは従来よりも安価に入手できるようになったことで企業のビッグデータ解析業務は各段に簡便になった。データ分析ツールやAIモデル構築ツールも開発者寄りのものから業務ユーザー寄りのものまで多数提供されている。データ分析環境は充実してきたように見えるが、それでも多くの企業がデータ駆動型事業運営への移行時に突き当たる障壁がある。