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データ管理の新たなルール

AI時代の価値創出

データ管理の新たなルールを取り入れて、大量のデータと複雑さの問題を軽減し、サイバーセキュリティとオブザーバビリティを向上させる方法をご紹介します。

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データの課題

データ管理の問題が実務に影響を及ぼす

多くの組織では、データの急増と複雑化に対する解決策を模索しています。しかし、多くの組織がデータ管理戦略を見直すことなく、コストの増加、可視性の低下、アクセス性の低下に直面しています。

 

  • 91%が、データ管理に関する支出が前年よりも増えたと回答しています。
  • 73%が、データ管理コスト増加の最大の要因としてデータ量の増加を挙げています。
  • 62%が、データ管理の課題がコンプライアンスの問題につながったと回答しています。

データ管理の新たなルール

最新の機能でデータ管理を進化させる

最新のデータ管理手法を取り入れている組織は、データアクセスのスピードを向上させ、データ量の課題を克服し、コストを削減しています。

 

  • データ統合を部分的または全面的に実現した組織の67%が、データアクセスのスピードが向上したと回答しています。
  • データ増加の課題に直面していると回答した割合は、データの再利用を実践している組織では46%にとどまり、実践していない組織の71%を大幅に下回りました。
  • データを階層化している組織の50%が、その最も大きな効果として、ストレージコストが下がったことを挙げています。
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セキュリティとオブザーバビリティの向上

強力なデータ管理でデジタルレジリエンスを強化する

データ管理のリーダー的組織になること、つまり、データの統合、パイプライン管理、ライフサイクル管理を実践することは、セキュリティとオブザーバビリティの向上という測定可能な成果をもたらします。

  • リーダー的組織の79%が、MTTRが短縮したと回答しています(その他の組織では61%)。
  • リーダー的組織の43%が、データ侵害が減少したと回答しています(その他の組織では34%)。
  • オブザーバビリティのリーダー的組織の79%が、アプリケーションインフラのパフォーマンスの最適化が進んだと回答しています(その他の組織では60%)。

AI導入の促進

データ管理の強化とAIの導入で相乗効果を発揮

強力なデータ管理戦略はAIの導入とパフォーマンスを加速させ、AIは生産性を押し上げることでデータ管理をさらに強化します。

 

  • 82%が、組織レベルのデータ管理戦略を整備したことで機械学習モデルの精度が向上したと回答しています。
  • 74%が、AIモデルが学習するデータセットからバイアスを取り除くためにデータ管理戦略が役立っていると回答しています。
  • 73%が、AIによる定型作業の自動化がデータ品質の向上につながっていると回答しています。
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データ管理戦略を次のレベルに進化させましょう。

『データ管理の新たなルール』をダウンロードして、データ管理戦略を見直し、データの価値を高め、デジタルレジリエンスを強化する方法をぜひご確認ください。

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