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AIゴールドラッシュで、データレディネスが新たな「通貨」となる理由 組織がAIの導入を急ぐ中、多くの組織が、目標を持つだけでは成果が保証されないことに気づき始めています。モデル、アクセラレータ、プラットフォームへの多額の投資にもかかわらず、AIイニシアチブは規模を拡大する段階になると行き詰まることがよくあります。問題は、スタックの上層にあるテクノロジーではなく、その下のデータにあるのです。本記事では、データレディネスがAIゴールドラッシュにおける真の通貨となった理由を考察します。ほとんどのエンタープライズデータ資産はAI向けには設計されておらず、オンプレミスシステム、プライベートクラウド、パブリッククラウド、エッジ環境にわたって分散化されたままになっています。こうしたデータの多くは構造化されておらず、ガバナンスも一貫性がなく、AIシステムが確実に利用できる形ではありません。このため、チームはモデルのトレーニングよりもデータの準備に多くの時間を費やさざるを得なくなっています。インフラストラクチャがモダナイズされ、コンピュートがより動的なものとなるにつれて、こうしたギャップは無視できないものになっていきます。単なるパイロット段階を越えるには、組織には、AIが実際に利用可能なデータ、つまりアクセス可能で、コンテキスト付けされ、設計段階からガバナンスが組み込まれているデータが必要です。本記事では、データレディネスの本当の意味を再定義することで、企業がAIの実験を長期的なビジネス成果へと転換できることを示します。

データが本当に復旧可能であることを証明するために、リーダーが答えるべき12の質問 ランサムウェア、内部脅威、運用上の障害は、もはや稀な事象ではなく、絶え間なく発生するリスクとなっています。それにもかかわらず、最も必要とされるときにデータの復旧が可能と言い切れる組織は少ないのが現状です。問題は、ツールが不足していることではなく、検証が不足していることにあります。...

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