ガートナー ジャパンは、2022年のデータとアナリティクス（D＆A）に関する12のトップトレンドを発表した。各トップトレンドを「ダイナミズムとダイバーシティーの活性化」「人材と意思決定の強化」「信頼確保の制度化」の3つのカテゴリーに分類している。
「ダイナミズムとダイバーシティーの活性化」に含まれる2022年のトレンドは、適応性の高い人工知能（AI）システム、データセントリックAI、メタデータ駆動型のデータファブリック、あらゆるデータの共有とした。2026年までに社内外のデータエコシステムに自動化された信頼基準が適用されることで、外部のデータ仲介者の大半は市場から排除され、データ共有のリスクが半減するとガートナーは見ている。
AIのためのデータ管理、自動化されたアクティブメタデータの活用、あらゆるデータの共有から生まれるイノベーションは、いずれもデータファブリックを基盤として、データとアナリティクスの価値を最大限に引き出していくという。
さらに新型コロナウイルス感染症の大流行をはじめとする近年の大規模な世界的事象により、公共と民間のデジタルビジネスの俊敏性と回復力を向上させるために、データ共有の必要性が一気に高まっている。世界では、政府の効率性を高め公共的な価値を生み出す重要な優先事項として、データ共有が強調され、同様に市場の成長を促す目的で、産業界におけるデータ共有も推奨されている。
「人材と意思決定の強化」でこのカテゴリーに含まれる2022年のトレンドは、コンテキストで補強された分析、ビジネスコンポーズドD＆A、意思決定に重点を置いたD＆A、スキルとリテラシーの不足とされる。
ガートナーは、2025年末まで大多数の最高データ責任者（CDO）が、データドリブンなビジネスの戦略的目標を達成するために必要な人材のデータリテラシーを向上できないままになると指摘している。
同社の調査によると、D＆Aの人的な要素を優先して取り組む組織は、テクノロジーに偏重する組織よりも成功を収める割合が高いことが明らかになっており、人材に焦点を当てることで、プラットフォーム／データセット／ツールを単に提供することではなく、より幅広いデータリテラシーやデジタル学習が促進されるとしている。
これらのことからD＆Aリーダーは、意思決定者にとって意義のある洞察を生み出すために、文脈や背景といった関係情報で補強された、コンテキストドリブンなアナリティクスを提供する必要があるという。ビジネス部門のユーザーは、ノーコード／ローコードのテクノロジーを用いて、モジュール型で提供されるD＆Aの豊富な機能コンポーネントを組み合わせ、独自のアナリティクスアプリケーションを構築していくことが求められており、これを実現するには、データリテラシーを優先して、D＆A人材の不足に対処する戦略の導入が望まれるという。
「信頼確保の制度化」に含まれる2022年のトレンドは、コネクテッドガバナンス、AIのリスク管理、ベンダーと地域のエコシステム、エッジへの展開としている。
ガートナーは、組織が急速に進むAIイノベーションのリスク管理に備えていないと指摘する。そのためセキュリティを含むモデルのガバナンスに手を抜く傾向にあり、誤ったビジネス上の意思決定を下したり、最悪の場合は生死に影響を与えたりするなど、AIモデルの誤作動による悪影響が増大していくという。
こうした状況を受けて、AIに関する規制が世界的に広がっており、信頼性、透明性、消費者保護を確保する監査可能な特定のプラクティスが義務付けられつつある。2026年までに、信頼できる目的志向のAIを開発する組織では、AIイノベーションの75%以上で成功を収めるが、開発しない組織では40％にとどまると、ガートナーは予測している。
