データ、AI戦略でCXOが優先する3つのこと

[The Three Things for CXO’s to Prioritize in Their Data and AI Strategy \- The Databricks Blog](https://databricks.com/blog/2021/07/20/the-three-things-cxos-prioritize-in-their-data-and-ai-strategy.html)の翻訳です。

競合優位性を生み出し、イノベーションを起こすために(社内外の)データを活用し、顧客を分析することは、これまで以上に強力なものとなってきています。稼働データ、顧客データの増加および、これまで以上に高速かつ容易にデータから価値を抽出する技術の進展によって、人気のあるプラクティスが増えてきています。マッキンゼーのレポートによると、専門家がAIとデータ分析によって2030年までに15.4兆ドルの価値を生み出すとの予測を出しています。これを考えると、データから価値を導き出すことにこれまで以上の緊急性が生まれてきています。そうです、15.4兆ドル(1700兆円)です！

データ、AI戦略を検討する際、全てのCXOは三つのことを達成しようとします：データからより優れた洞察を導き出すこと、リスクを低減すること、そして、コストをコントロールすることです。そして、[データ戦略に成功している13%の企業](https://databricks.com/p/whitepaper/mit-technology-review-insights-report?itm_data=cdohub-promo-mitreport)においてこのフォーカスがキーとなる成功要因となっているのです(MIT Tech Review, 2021)。

それでは、彼らはどのようにゴールに到達しているのでしょうか？この記事では、CXOの3つのフォーカスエリア、そして、レイクハウスアーキテクチャが[企業をトランスフォームするために、どのようにデータ、AI戦略をドライブするのか](https://databricks.com/p/ebook/how-enabling-data-and-ai-at-scale-will-transform-your-organization)を詳細に見ていきます。

# モダンなCXOの戦略的ゴール

## ビジネスインパクトを増加させるより優れた洞察

より良いビジネス上の意思決定を行い、企業内で実行可能なより良い洞察を生み出すために、全てのデータセットを活用するという目標のもと、企業はこれまで以上に、膨大かつ様々な種類のデータを集めています。典型的なCXOは、購買情報、CRMのように伝統的な構造化データのみを見ているのではなく、Webやモバイルにおける顧客とのやりとりを示す準構造化データ、そして、メディアへの投稿、カスタマーサービスのチャット、電話履歴などの非構造データに注目しています。これらのデータに対するアプリケーションは、従来型のSQLやBIレポーティングの枠を超え、人工知能や機械学習(AI/ML)を用いたものへとシフトしています。企業内では、非常に複雑かつ高価なオンプレミスのアーキテクチャ([Hadoop](https://databricks.com/blog/2021/03/25/its-time-to-re-evaluate-your-relationship-with-hadoop.html)など)や散在するツールから、ユーザー体験を改善し、データを取り扱うペルソナ間のコラボレーションを増加するために、整理され、かつ、低コストのアプローチに移行しています。

## 貧弱なデータ管理によるリスクの低減

企業においては、データをセキュアにし、一貫性を持ってデータを格納、処理、管理できる方法を用いて、サイバー攻撃の脅威を最小化するためのデータ管理に関するリスクを低減できるようになっている必要があります。しかし、GDPR、CCPAのようなプライバシーに関する規制、GoogleやAppleによって実施されたサードパーティのレポートソースを効率的に排除する新たなプライバシー指示にも準拠する必要があります。そして、CXOは、リスクを低減するだけでなく、従来の顧客行動、デモグラフィック、インタラクション情報を置き換えるような、新たなかつ未探索のデータソースを活用するメリットを享受するために、一貫性を持って**全て**のデータを蓄積、処理、セキュリティ保護、管理、活用できる一貫性のある方法が必要となります。

## コストのコントロール

現状の多くの企業が依存しているオンプレミスのデータアーキテクチャは高価なものです。多くの可動パーツ、オペレーション、メンテナンスのオーバーヘッド、圧倒されるほどの数のベンダーロックインが存在しています。別の選択肢は何でしょうか？真のモダンなデータ、AIイニシアチブを実行するためには、データチームのリーダーは、多くのデータワークロードをよりシンプルな環境で実行できる、単純化されたクラウドアーキテクチャが必要となります。これによって、CXOは、自身のトランスフォーメーションを推進していく過程で、コストに対する強いコントロールが可能となります。よりシンプルなアーキテクチャによって、CXOとチームが、アクション可能な洞察を得るための試行錯誤を、遅延やITの介入なしに行うことができます。

# レイクハウスアーキテクチャによる企業のデータイニシアチブのドライブ

レガシーアーキテクチャは、データがバッチで投入され、データのタイプや複雑性が限定的だった時には、企業のニーズに応えるために素晴らしい働きをしてくれていました。[レイクハウスアーキテクチャ](https://qiita.com/taka_yayoi/items/438f762126f57868aa35)は、複雑性を低減しつつもレガシーアーキテクチャの欠点を補います。レイクハウスアーキテクチャは、データレイクとデータウェアハウスの長所を兼ね備えています - データウェアハウスにおけるデータ管理とパフォーマンス、データレイクにおける低コスト、柔軟性のあるオブジェクトストレージを提供します。これにより、全ての分析、MLワークロードに対応できます。これは、コストをコントロールできるだけでなく、アーキテクチャのパフォーマンスをより高速なものにします。

簡素化されたデータアーキテクチャを持つことで、サイロ化されたデータウェアハウス、データレイクでは不可能であった、クラウド上のデータガバナンスのためのきめ細かいアクセスコントロールによって、CXOはリスク低減に自信を持って企業のオペレーションを進めることができます。さらに、GDPRのような規制に対応するためにお使いのデータレイクのデータを迅速かつ正確に更新することができ、監査ログ、自動データテスト、モニタリング、リカバリのためのETL処理に対する深い可視性を通じてデータガバナンスを高い水準に保つことができます。

統合されたアプローチによって、これまでは分断されていた、分析、データサイエンス、機械学習のサイロを排除します。[Databricksのレイクハウスプラットフォーム](https://databricks.com/jp/product/data-lakehouse)のようなプラットフォームを導入することで、クラウド間のコラボレーション機能は、高度にセキュアかつスケーラブルなデータ、AIインフラストラクチャで、チーム間での作業とイノベーションを加速します。

# モダンアーキテクチャだけでは不十分です - データ、AI戦略が重要です

CXOにとって最も重要なステップは、売り上げの拡大、顧客のロイヤルティ、ビジネス上の優先度など計測可能なビジネス成果を生み出すために、自身の企業がどのように人々、プロセス、データ、技術を活用するのかに関する包括的な戦略を作り出すために、大規模データ、大規模AIを使えるようにすることです。この戦略は、顧客体験チームの全てのメンバーが意思決定を行う際、参照すべき一連の原理原則となります。戦略には、チームを運用するために、どのようにデータを収集、蓄積、処理するのかに関して、チームのロールの責任範囲がカバーされている必要があります。これには、許容できるリソース(工数、予算)が含まれます。戦略はこれらの質問に明確に答えるべきであり、CXOによって所有、管理される明確なドキュメントとして表現されるべきであり、チームの誰でも参照、レビューが可能でフィードバックできるようになっている必要があります。ビジネス環境、技術の進展によって戦略は進化することになります。しかし、トランスフォーメーションの過程での意思決定、トレードオフを行う際にチームにとっての北極星となり続ける必要があります。効果的かつ実行可能な戦略を作り出すための包括的なガイドは、eBook「[Enable Data and AI at Scale to Transform Your Organization](https://databricks.com/p/ebook/how-enabling-data-and-ai-at-scale-will-transform-your-organization)」をダウンロードしてください。

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