2021年のデータ予測トップ7：AI、合併・買収、その他の企業データトレンド

信頼できるデータを作成して活用することで、組織は適切な意思決定を行い、戦略を実行して 2020 年に対応して回復し、市場や運用上の課題が発生したときにリアルタイムで対応できるようになりました。2021 年には、市場と経済が安定するにつれて、エンタープライズ データ運用が成長の活性化、再構想、促進において重要な役割を果たすことになります。  

私たちは、データエクセレンスの重要性と成熟度が以下の分野で高まると予測しています。 

1. エンタープライズAIアジェンダの推進 

2. M&A取引活動の活性化

3. ビジネス価値に焦点を当てる 

4. デジタル変革の再開と加速

5. コアデータ運用の改善

6. 「非伝統的」なIoTとセンサーデータによる企業の自動化

7. プライバシー、セキュリティ、主権の強化 

1. エンタープライズAIアジェンダの推進

企業は、最適化、価値、パフォーマンス、新しい機能を提供し、B2BおよびB2Cの顧客向けのオプションを増やすために人工知能（AI）に頼っています。従業員24人以上の企業の250％以上が何らかの形でAIに投資しています。しかし、AIとMLモデルの良し悪しは、その基盤となるデータ次第です。CDO、CIO、ビジネスリーダーは、貧弱なAIモデルが、 データ品質 AI の実現を阻む大きな障壁となっています。データは AI と機械学習の中核を成すものであり、信頼性が高く可用性の高いデータがなければ、企業は AI と ML を使用して価値を引き出すことが困難になります。

2. M&A取引活動の活性化

パンデミックから経済回復に向かうにつれ、各市場には勝者と敗者が生まれるでしょう。この経済パターンは、100年以上にわたって不況後の「回復」において一貫しています。この波は2021年にピークを迎え、多くの企業が非中核事業部門の売却や再編を余儀なくされ、他の企業は積極的な買収やロールアップモードに入ると予想されます。これらの取引（合併、買収、カーブアウト、売却）は、企業が直面する可能性のある最も複雑なデータプロジェクトの一部をもたらします。 これらの取引のデータ面データ クリーン ルームの設定と管理から統合、取引後のクリーンアップまで、価値実現までの時間、リスクとコストの削減、取引の相乗効果の実現において大きなメリットが得られます。 

3. ビジネス価値に焦点を当てる 

成長、コスト効率、顧客/品質の取り組みのすべてが、定量化可能なビジネス価値を生むために、より厳しい監視下に置かれることになる。経営陣は、 アジャイルな価値獲得 売上の伸び、利益率の最適化、製品/サービスの品質向上、サイクルタイムの短縮といった形で、データに大きく依存しています。ターゲットを絞ったKPIの改善、ビジネスプロセスの再構築、サプライチェーンの最適化/再構成、販売効率、品質向上、顧客優位性/顧客満足度はすべてデータに大きく依存しています。優れた市場成果は確かな指標、信頼できるデータにかかっているという認識が広まりつつあります。 世界クラスのデータ品質、高いデータ可用性、そして思慮深い データ戦略、経営幹部のビジネス成果への重点は著しく高まるでしょう。 

4. デジタル変革の再開と加速

2020年は企業のデジタル化のペースが大幅に加速したことはよく知られています。企業は市場やサプライチェーンの混乱に対応し、リーダーが考えていたよりも迅速かつ柔軟に顧客のニーズに対応することを余儀なくされました。特に、リモートワークと未来の働き方の安全性の必要性は、根深い変化への抵抗を打ち破り、デジタル化の促進剤であり続けるでしょう。あまり注目されていないが、同様に重要なのは、これらの変革イニシアチブのすべて（対応/回復を目的とした新しい取り組みと、既存の変革アジェンダの強化の両方）がデータを大量に必要とするということです。デジタル変革を通じて企業を再考し、再構想することは、 データの価値 従来のデータ テクノロジーとプロセス、および新興のデータ テクノロジーとプロセスの両方に対する投資の波を予感させる会話です。  

5. コアデータ運用の改善

データオペレーションは、エンドツーエンドの企業間ビジネス分野とテクノロジーのセットで構成され、 MDM/マスターデータ管理データ品質、カタログ作成、データ相互運用性、データ ガバナンス、IPaaS などのテクノロジーは、2021 年も引き続き重要性を増すでしょう。企業が組織とテクノロジーを合理化して、信頼性の高いデータをあらゆる場所で高速に提供することに取り組むにつれて、DataOps は企業においてより正式に認められたコア機能になる可能性があります。優れたデータ ガバナンスに基づき、俊敏性と制御性をもってデータに対処し、コード ベース管理に DevOps/Agile の概念モデルに従う企業は、分析および意思決定支援プロセスにクリーンで信頼できるデータを提供して、有意義な競争上の優位性を生み出すことができます。 

6. 「非伝統的」なIoTとセンサーデータによる企業の自動化

非構造化データ – 画像、動画、センサーデータは成熟しつつあり、自動化や新しいデジタル製品やサービスにとってますます重要になっています。これらは、従来のリアルタイムストリーミングから、パンデミック時のマスク着用や社会的距離の遵守を監視するための動画ストリームの処理、ホワイトカラー業務の自動化と AI 対応まで多岐にわたります。2021 年には、より多くの種類のデータがワークフローに統合され、その量も増え、非構造化データの価値と重要性が増すでしょう。

7. プライバシー、セキュリティ、主権の強化 

個人に関する膨大な量のデータが収集され、保存されていること（機密データを含む）に対する規制当局の監視と認識が高まるにつれ、企業は引き続きデータへの信頼の維持と回復に注力するでしょう。消費者が自分のプライベートデータを保護することの価値をより意識するようになると、企業と個人の両方が、ますます普及し強力になっている AdTech スタックとどのようにやり取りするかについて、より真剣に考えるようになります。従来の企業は、AdTech を「仲介なし」にして B2C の顧客との親密性とアクセスを回復することを約束する顧客データ プラットフォームなどのプロセス テクノロジー ソリューションを導入し続けるでしょう。データの出所、データ リネージ、およびデータの保管チェーンの重要性はすべて高まります。