Gartner Research

マルチペルソナ・データ・サイエンス/機械学習プラットフォームのマーケット・ガイド

Published: 07 July 2022

Summary

データ・サイエンスと機械学習は、拡張や民主化などの主要なトレンドに伴って急速に進化している。ますます多様化する技術系/非技術系の役職のニーズをサポートするために、データ/アナリティクス・リーダーはマルチペルソナ・データ・サイエンス/機械学習プラットフォームを活用すべきである。

Included in Full Research

要約

主要な所見
  • マルチペルソナ・データ・サイエンス/機械学習 (マルチペルソナDSML) プラットフォームは、データ・サイエンスを民主化し、それらの技術に不案内なビジネスの専門家などにもその価値をもたらしている。

  • マルチペルソナ・プラットフォームは、アナリティクスとビジネス・インテリジェンス (BI) の機能を取り入れて、記述的/診断的アナリティクスから予測的/処方的アナリティクスまで、幅広い分析手法を網羅するようになっている。

  • 専門家によるデータ・サイエンスや市民データ・サイエンス、その他のアプローチが明確に区別され、個別の施策だけでなく複合的な施策も盛んになっている。このため、DSMLはより多くの領域横断的な取り組みとなっている。

  • DSMLの責任ある利用は、ビジネスと社会にとって非常に重要である。プライバシー保護、バイアスの回避、透明性に関する規制圧力の高まりに対応するため、ガバナンスとリスク・マネジメントが求められている。デジタル・トランスフォーメーションや意思決定の自動化においてDSMLがビジネス上の重大事項であることからしても、ガバナンスは必要不可欠である。

推奨事項

DSMLを担当するデータ/アナリティクス・リーダーは、以下を行う。

  • ビジネスの専門家 (ペルソナ)、その他のデータ・サイエンスに不慣れな人々 (ペルソナ) による、DSMLの使用を民主化する。そのために、ビジネス部門や企業/エコシステム全体でマルチペルソナDSMLプラットフォームを導入し、洞察やエクスペリエンスの共有を可能にする。

  • 意思決定インテリジェンスのサポート提供を開始する。具体的には、記述的/診断的/予測的/処方的アナリティクスのすべてを機能として備え、新しいソリューションを適応的 (アダプティブ) に組み立てられるコンポーザビリティを備えたマルチペルソナDSMLプラットフォームを選定する。

  • マルチペルソナDSMLプラットフォームは、市民データ・サイエンティストとデータ・サイエンティストのコラボレーション、および他のペルソナ間のコラボレーションを促進する。そのプラットフォームの能力を生かして、モデルをプロトタイプから本稼働へ移行させることで、DSMLによるビジネス価値の創出量を増やす。

  • マルチペルソナDSMLプラットフォームの備えるガバナンス、リスク・マネジメントなどの機能を活用して、規制遵守、プライバシー保護、バイアスの緩和を含む、倫理的な人工知能 (AI) の利用を可能にする。

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Analysts:

Tatsuya Ichishi

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