AI、BI、データ: 2020 年までに勝利するのは誰か?

10 年前、データと分析の市場には大手企業が存在しませんでした。実際、業界では「クラウド」、「ビッグデータ」、さらには「AI」という言葉さえも受け入れられていませんでした...

世界は今、劇的に変化しました。 2020 年に入ってまだ 10 か月も経っていませんが、クラウドは現実のものとなり、AI はあらゆる場所に存在し、音声は間違いなく次の分析インターフェースになるでしょう。

それで、今私たちは何をすべきでしょうか?

データ分析、AI、クラウドに携わる技術者は、過去 10 年間でチームと優先順位が劇的に変化したことを目の当たりにしてきました。 10 年前、いわゆる「セルフサービス」が流行し、ビジネス部門は IT を回避できる個人用分析ツールを導入しました。マーケティングおよびセールスのアナリストは、大量のデータをデスクトップにダウンロードし、美しい視覚化を作成します。

10年後、セルフサービスは限界を見せ始めています。今日、企業はデータの不適切な取り扱いや不十分なデータガバナンスに対して罰せられます。 2018年だけでも、情報コミッショナー事務局（ICO）は、Uber、Equifax、Facebookなどの企業に300万ドルを超える罰金を科しました。

この 10 年間で、私たちはデータや洞察を共有することに慣れてきました。強力なガバナンスがなければ、セルフサービスは悪夢になる可能性があると私たちは認識しています。

では、今後 10 年間で成功するためには、チームは今後 10 か月で何をすべきでしょうか?考慮すべき 3 つのトレンドは次のとおりです。

トレンド1: データは会社の資産です

企業のリーダーたちは、セルフサービスの「予期せぬ結果」を今や理解しています。 GDPRは昨年役立ちました。今年は、さまざまな新しい規制により、この傾向が世界的に拡大しました。

AI、BI、データに関する企業の優先事項に関する TDWI の最新レポートをご覧ください。 「以下の BI および分析アクティビティを改善するための新しいテクノロジーの取得に対する投資の優先順位は何ですか?」という質問に対して、回答者の 82% がビジネス分析の集中化が最優先事項であると回答しました。

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トレンド2: 拡張分析が大きな問題に

テクノロジーの分野で働いている人なら、「人工知能」や「機械学習」という言葉をよく耳にするでしょう。最近は、どの企業も「AI をやっている」ように感じます。

しかし、騙されないでください。 AIで成功している企業のほとんどは、AIテクノロジーそのものだけでなく、AIアプリケーションに重点を置いています。特定のアプリケーション ワークフローに AI を実装したり (例: 予測に AI を使用する)、主要な分析に AI を使用したり (例: データの拡充やダッシュボードの作成に AI を使用する) します。

この傾向に気づいていないなら、気づくべきです。ガートナーの最新の予測によると、拡張分析は 2019 年に普及するでしょう。

トレンド3: 音声が次のインターフェースになる

マイクロソフトは、2011 年にはすでに Xbox ゲーム コンソールと Kinect テクノロジーの非常に成功したプロモーション キャンペーンを実施していました。 Kinect は、音声認識と顔認識をモーション センサーと深度カメラと組み合わせて、プレーヤーの動きを「見て」、体を使ってコンソールを制御できるようにします。

イベントのテーマは「あなたがコントローラー」であり、ゲーマーは最終的には従来のコントローラーを使用する必要がなくなるという事実に言及しています。代わりに、カメラ駆動の Kinect テクノロジーを使用してコンソールと対話できます。

この傾向は現在、データ分析の分野で起こっています。デスクトップ中心の分析には限界があることがわかりました。平均的な企業によるデータ分析の導入率はまだ低く、導入率を高める最善の方法は、デスクトップから新しいインターフェースへのアクセスを拡張することです。

その新しいインターフェースはあなたの声です。毎日何十億もの人々が Siri、Alexa、Google とやり取りしており、音声駆動型インターフェースへの期待は予想以上に高まっています。Juniper Research*** は、スマート アシスタントの使用量は今後 5 年間で 1,000% 増加すると報告しています。

間違いなく、自宅、職場、外出先など、どこにいても、答えを得るための最も好ましい方法は、（入力するのではなく）質問することです。

以前は答えを求めて他の人に頼っていましたが、今では機械に尋ねる人が増えています。データの品質と、これらのマシンを動かすモデルの品質によって、回答の品質が向上します。

チームメンバー、上司、同僚から「AI は BI に取って代わるのでしょうか?」と尋ねられたら、その質問は無関係であると伝えます。むしろ、より良いビジネス成果を得るための答えは、データの品質と質問の品質にあります。

BI の必要性を置き換えるものは何もありません。説得力のあるリーダーシップとは、質の高い回答を提供し、より迅速に行動できるリーダーシップです。

したがって、「拡張」や「音声」がデータ分析を成功させるための新しいパラダイムであると信じるかどうかにかかわらず、すべては適切なガバナンスと適切に管理されたデータという強固な基盤から始まることを忘れないでください。