製品ありすぎ「データ管理ツール」のせいで…生成AI活用がダメになる理由、ガートナー流の解決策

データ管理で起きる「2つの問題」

　ビジネスにおけるデジタル活用が、もはや業種を問わず当たり前になった現在。企業のデータ管理環境もかつてないほど複雑化している。

　ここ数年の状況について「ここ2年半は生成AIが主流だったように思えますが、その裏では、生成AIを支える基盤となるデータ管理インフラに静かな、しかし重要な変化が起こっています」と指摘するのは、ガートナー シニア ディレクター, アナリストのアダム・ロンサール氏だ。


　ロンサール氏によると、エンタープライズ領域のデータ管理は、データ永続性、データ統合、データ品質、メタデータ管理、マスタデータ管理、ガバナンスプラットフォームという6つのカテゴリーに分類される、合計で1,000を超える製品が存在し、2024年における売上高は1,320億ドル、2028年には2,400億ドル規模の市場になると予測されているという。

　この断片化された複雑な環境は、企業に2つの重大な問題を引き起こすとロンサール氏は指摘する。1つは、システム統合にかかる追加的な負荷、機能やコストの重複、複数ベンダーとの契約管理、アップグレードやキャパシティプランニングといった運用面で膨大なリソースを費やしていること。もう1つは、この複雑さがイノベーションを阻害し、生成AIのような新しいテクノロジーへの対応を困難にしていることだ。

　では、この2つの問題に対処するために、どんな手法が有効なのだろうか。 【次ページ】データエコシステムで押さえておくべき「3つスタイル」