企業の強力なデータ基盤の欠如が、GenAIの広範な導入を妨げている  

ボストン – 28年2024月XNUMX日 – シニティ、 エンタープライズデータ管理の世界的リーダーである同社は本日、 HFSリサーチ 組織が生成型AI（GenAI）への投資から得られる価値を理解するのを助けるために。「GenAIプロジェクトが始まる前に失敗させないでください」 実際の使用事例を参考にしながら、組織がデータファーストのアプローチを採用してビジネス成果を向上させる方法について 4 つのガイドラインを示します。

AI は数十年前から存在していましたが、ChatGPT のような生成 AI ソリューションにより、このテクノロジーはこれまで以上に利用しやすくなりました。ChatGPT は急速に普及し、最初の 100 か月で月間アクティブ ユーザー数が XNUMX 億人に達し、これまでで最も急速に成長している消費者向けアプリとなりました。それ以来、企業は GenAI の多くの利点を活用するために、競争して導入してきました。しかし、組織はデータの品質と管理が不十分なため、データの価値を十分に引き出せないことにすぐに気づき始めています。実際、 最近のHFS研究 経営幹部の3分の1は、組織のデータの半分以下しか 実際に 消費可能であり、GenAI の準備ができていない組織がいかに多いかを浮き彫りにしています。

不適切なデータ基盤は、データ品質の低さだけでなく、現実世界のビジネスにも影響を及ぼす可能性があります。モデルに入力されたデータに性別や人種の偏見などの偏見が存在する場合、その偏見は組織内ですぐに大規模に複製される可能性があります。これは評判の低下、規制への影響、投資家の懸念を引き起こす可能性があります。Synitiは、 データファースト このアプローチは、サイロを解体し、GenAI モデルを強化するための信頼できる使用可能なデータを提供するための適切なインフラストラクチャを確実に構築するのに役立ちます。

IKEAのグローバルデータリーダーであるNaveen Gupta氏は次のように述べています。 「IKEA が直面している最大の課題は、データ管理の実践を整備することです。データ クレンジング、戦略、ガバナンスの実践がまだありません。GenAI を成功させるには、これらすべてが必要です。」

HFSリサーチのCEO兼チーフアナリストであるフィル・ファーシュト氏は次のように述べています。「データ品質は、あらゆる AI イニシアチブの成功の基盤であり、特に生成 AI の分野では重要です。Syniti との共同レポートでは、今日の組織が直面している重要な問題、つまりデータ基盤の不十分さに光を当てています。堅牢なデータ管理プラクティスがなければ、GenAI の潜在能力を最大限に引き出すことはできません。AI の変革力を解き放つには、データ品質と信頼性を優先することが企業にとって不可欠です。」

SynitiのCEO、ケビン・キャンベル氏は次のように述べています。 「GenAI の潜在能力はいくら強調してもし過ぎることはありませんが、企業はこの技術にふさわしい知恵と敬意を持って取り組む必要があります。データ品質は、Generative AI の活用を成功させるなど、あらゆるビジネス変革に不可欠です。これらの取り組みに先立ってデータを適切に準備していない組織がまだ多いのは驚くべきことです。データ品質と管理の面で、企業にはまだまだ道のりが残っていますが、データ ファーストのアプローチにより、組織は成功へと向かうでしょう。」

Synitiについて 
Syniti は、インテリジェント ソフトウェアと膨大なデータ専門知識を独自に組み合わせて、確実で優れたビジネス成果を生み出すことで、世界で最も複雑なデータ課題を解決します。15 年以上にわたり、Syniti は Fortune 2000 企業と提携し、成長を促進し、リスクを軽減し、競争上の優位性を高める貴重な洞察を解き放ってきました。Syniti のサイロフリーのエンタープライズ データ管理プラットフォームは、データ移行、データ品質、データ複製、マスター データ管理、分析、データ ガバナンス、データ戦略を単一の統合ソリューションでサポートします。Syniti は、プライベート エクイティ会社 Bridge Growth Partners LLC のポートフォリオ企業です。詳しくは、こちらをご覧ください。 シニティ.

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