データ品質とガバナンスの問題に対処することで、AIプロジェクトの主要なリスクを効果的に軽減できる。 覚えておいてほしいのは、データガバナンスは選択肢ではないということだ。 それはあらゆるAIプロジェクトの成功した展開のための前提条件である。
特に、データガバナンスは、ビジネスやIT部門だけでなく、法務部門を含めた全社横断的な取り組みを必要とします。 また、急速に進化する技術や多様化するデータ活用のユースケースに対応する柔軟性も求められるため、その実現は容易ではありません。
Metafindコンサルティング株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:吉岡健、以下「Metafindコンサルティング」)は ...
【AI時代のデータ価値を最大化する「設計図」】データガバナンス・ フレームワークガイド(https://tazna.io/contents-data-governance ...
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企業が AI の導入を急ぐ中、多くの企業が最も難しいのはモデルの構築ではなく、モデルに投入されるデータの信頼性とコンプライアンスを確保することであることに気づいている。適切な AI ガバナンスがなければ、企業は欠陥のある決定を下したり ...
Let’s face it: data governance is an unfortunate term. For most people, it sounds like something bureaucratic and compliance-heavy – not something designed to support business performance or help ...
世界経済フォーラム第四次産業革命日本センター(C4IR Japan)の岡島正泰と申します。皆さんは、「ヘルスケア・データガバナンス」という言葉をご存じでしょうか。電子カルテや電子レセプトをはじめとするヘルスケア・データを、利活用していくための ...
株式会社グローバルインフォメーションは、市場調査レポート「データガバナンス市場:世界の業界動向、シェア、規模、成長、機会、予測(2022年~2027年)」(IMARC Services Private Limited)の販売を4月28日より開始いたしました。 世界のデータガバナンス市場 ...