2024/08 | JPJ51510224 | IDC Perspective
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TECH BUYER 2024/08 - IDC Perspective - Doc # JPJ51510224
2024年 国内データプラットフォーム運用成熟度調査
By: Yasusuke Suzuki
税抜価格: ¥1,125,000
レポートページ数:全20ページ
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Full Document on IDC.com
Abstract :概要
AI(Artificial Intelligence:人工知能)技術の進展、特に大規模言語モデルなどのGenerative AI(生成系AI)の台頭によって、多くの企業はデータ活用戦略を大きく見直す必要に迫られている。AI技術を業務に導入する際には、企業が組織内に保有するデータのガバナンスを管理し、社外のデータとも組み合わせて、分析や推論の信頼性や一貫性を確保すると共に、セキュリティとプライバシー保護を徹底するためのデータプラットフォームの整備が求められている。本調査レポートは、こうしたデータ活用/運用に対する要件の変化に対して国内ユーザーがどのように対応しているか、ユーザー調査に基づいてその実態を分析する。さらに、国内企業のデータ活用/管理に関する成熟度を段階別のヒストグラムとして集計し、国内企業のデータ運用環境整備のレベル分布と各段階に属するユーザーの課題を考察し、改善のための施策を提言している。
IDC Japan、Infrastructure & Devicesのリサーチマネージャーである鈴木 康介は「データプラットフォームの役割は、従来の業務システムのデータ管理やビジネス分析用データ運用基盤に留まらず、AIを活用したデータ駆動型の業務自動化や、組織の知識ベース拡充へと広がる新たなフェーズに向かっている。この動きは組織に生産性、利便性の大幅な向上をもたらすが、それと同時に相応なデータガバナンスやセキュリティのレベル強化も必要となり、データ運用体制の継続的な革新が求められる」と分析している。
Table of Contents:目次
Executive Snapshot
Figure: Executive Snapshot:2024年 国内データプラットフォーム運用成熟度調査
概況
データ管理の成熟度モデルと国内企業の分布
Figure: データ管理におけるユーザー成熟度分布の推移、2022年~2024年
成熟度の算出に用いた個別項目に関する傾向分析(クロス集計)
データ活用/管理の業務への貢献度
Table: データ活用/管理の業務への貢献度:産業分野別
SRE手法のデータ運用への適用:Data Reliability Engineering(DRE)
Figure: データ活用/管理の業務への貢献度:SRE(Site Reliability Engineering)実施状況別
Figure: データ統合/データ品質/データカタログなど活用のためのデータ整備状況:データ活用の業務貢献度別
Figure: オープンソースソフトウェア利用状況:データ活用の業務貢献度別
データ活用や分析の能力別に見たデータ運用改革の状況
Figure: 分析用データベース改革意向:データ活用/分析能力別
Figure: データベースの一元化や集約の実施状況:データ活用/分析能力別
Figure: データベースの一元化や集約の意向:データ活用/分析能力別
Figure: 利活用しているデータの範囲とデータ活用/分析能力の相関
ITバイヤーへの提言
全体および成熟度段階別の提言
国内ユーザー企業全体向け
データ運用成熟度段階別
調査方法
調査対象および調査方法
参考資料
関連調査
Synopsis
List of Tables (2)
- データ活用/管理の業務への貢献度:産業分野別
List of Figures (9)
- Executive Snapshot:2024年 国内データプラットフォーム運用成熟度調査
- データ管理におけるユーザー成熟度分布の推移、2022年~2024年
- データ活用/管理の業務への貢献度:SRE(Site Reliability Engineering)実施状況別
- データ統合/データ品質/データカタログなど活用のためのデータ整備状況:データ活用の業務貢献度別
- オープンソースソフトウェア利用状況:データ活用の業務貢献度別
- 分析用データベース改革意向:データ活用/分析能力別
- データベースの一元化や集約の実施状況:データ活用/分析能力別
- データベースの一元化や集約の意向:データ活用/分析能力別
- 利活用しているデータの範囲とデータ活用/分析能力の相関
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