企業がデータを如何に活用できるか?【今後のトレンド】

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しばらくブログから離れてしまいましたが、落ち着いてきましたのでまた再開していきます。

最近のマイブームは、平昌冬季五輪で話題になったカー娘です。毎晩ネットでカー娘のビデオを検索して見ています。彼女たちの挫折から成功へのストーリを見ていると元気が出てきます。

今日は、データを扱う者として、企業における今後のデータ活用トレンドをお話します。

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トレンドキーワードは「メタデータの活用」「機械学習」「業務自動化」だと感じています。

コンピュータサイエンスは、データを格納するデータベース、分析、ソフトウェアなどの保存データを記録するシステムから始まりました。その後、インターネットの普及により、多くの人々がデータアクセスを可能にするWebサイト、モバイルアプリケーション、企業システムなどが構築されました。そして最近ではサービスに関する情報を収集し、そのデータについての洞察を提供するにまで至ることができつつあります。これにより、フォーカスがデータからメタデータに変わってきています。先進的な企業においては、IoTを含めたあらゆるメタデータを集め始めており、そのデータを分析することでビジネスのより高い成功に繋がる方法を見いだし始めています。

その結果、機械学習(Machine Learining)、深層学習(Deep Learning)、自然言語処理(Natural Language Processing)などの多くのツールが成熟し始めました。私はこれらのツールチェーンが今後さらに使いやすくなると予想します。企業はAIに注目し、どのように企業活動に役立てられるかを考え、投資を増やしています。それは、以前は一部のデータサイエンティストがいないと難しかったデータの利活用ですが、今後は特定の市場を理解しているドメイン専門家や、ツールを活用して価値を導き出すためのトレーニングを受けた技術者がいれば可能になる時代がやってきている気がします。

メタデータを有効活用するツールの発達により、企業は、どれだけのデータを使いこなせるかでチャンスに繋がりますし、それに伴って課題も存在します。主な課題としては、企業に今後必要とされる基となるデータを集められているのか?企業理念に直接繋がることのできる解を導き出せるのか?ディープラーニングによる分析結果が製品やサービスの開発に役立てられるのか?などになります。よって、これらの発想ができるような技術者を育てるもしくは採用することが今後の企業にとって重要課題になってきます。

先見の明があるテクノロジー企業であれば、多岐にわたるメタデータを長期に渡り保存しているのではないかと思います。ただ、そのようなデータの保存をこれまでしていなくても、今後の利活用に備えてIoTを広げて長期にデータを保存するポリシーを設けることが重要です。そして、データが増えてきたところで、如何に深い洞察ができるかを考えることが、企業の差別化につながっていくことと思います。

また、最近になって「業務自動化」が注目されてきているのは、クラウドを含めたデータ保存と活用するシステムのAPIが公開され、それぞれのレイヤー同士が連携しやすくなってきていることに起因していると思っています。パターン化された業務を自動化することはもちろんのこと、これまでIT部門が多くの時間を費やしてきたトラブルシュートや日々の管理をシステムやアプリケーションが肩替わりするような動きが見られます。システムの管理工数をできるだけ軽くできるように改善した先に見えてくるのは、更に価値の高い業務に注力できる「新しいIT部門」の姿なのでしょう。業務改善にいち早く着手した企業には変革が待ち受けているのだと思います。

今後のトレンドですので、まだまだ実現は難しいかもしれませんが、新しい方向性に向かって進もうとする姿勢が変革への第一歩だと考えます。みなさんも変革をいち早く起こしてみませんか?

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