データとアナリティクスはもはや、ビジネスにとって周辺的な存在ではありません。混乱と不確実性にあふれる時代には、その重要性がさらに高まります。データとアナリティクスは、組織がいかに顧客にサービスを提供して満足させ、ビジネス・プロセスを最適化してリスクを軽減し、デジタル化を促進し、新たな変革的ビジネスモデルと収益源の基盤を供給するかの要となります。

不確実性と混乱が広がる中、データとアナリティクスのリーダーには、レジリエンスに優れたアダプティブな組織を構築／主導し、混沌の中で機会を見いだすことが求められています。データ／アナリティクス戦略で価値をもたらすには、ビジネスと結び付ける必要があります。

ビジネスの必須課題の劇的な変化により、組織はかつてないほど機敏に対応することが必要となっています。これからのデータ／アナリティクス・プラットフォームは、データとアナリティクスのエコシステムやコンポーネントを活用し、インテリジェントなAI搭載アプリケーションを構成／再構成するものとなるでしょう。

デジタル・ビジネスとモノのインターネット (IoT) は、データの急激な増加を促進しています。ビジネスの改革やシフトにはスピードが求められることから、組織全体にわたってAIと機械学習 (ML) の利用や運用化を加速し、ビジネス・インパクトを最大化する必要性が高まっています。

データとアナリティクスで成功するかどうかは、プライバシーを尊重してデジタル倫理を促進する、信頼／説明責任／ガバナンス／セキュリティのアジャイルな基盤を構築できるか否かで決まります。また、ビジネスとテクノロジの絶え間ない変化に対応できるだけのアジリティも求められます。

ビジネスにおけるデータとアナリティクスの重要性が増すにつれて、収集／接続されるデータも増加し、顧客のプライバシー侵害やデータとAI/MLの非倫理的な利用のリスクも高まります。リーダーは、データのプライバシー、セキュリティ、データとアナリティクスの倫理的利用を積極的に管理する必要があります。これは適切な行動であり、新たな規制要件であるだけでなく、信用と信頼にも不可欠です。