デジタルデータがイノベーションを推進し、企業の競争上の優位性を維持する原動力であることは間違いない。また、AI（人工知能）技術などを活用した高度なデータ分析によって、ビジネスのトレンドや商機を把握することも重要だ。データの持つ価値を最大限に引き出すことで、データ分析・AI活用を加速できる。
しかし、データ関連のプロジェクトの多くが期待された投資収益率（ROI）を達成できていないのが現状だ。また、ある調査では「89％の企業がデータの管理に苦労している」との報もある。特に、有用な洞察を獲得するまでに時間がかかったり、基礎データの信頼性が欠如したりする事態が起きているという。
より迅速に結果が期待される中、信頼性が高く、ビジネスにすぐに利用可能なデータの提供が求められている。以下の資料では、最適な手法として「DataOpsの実践」を提案し、その定義から構成要素、具体的なメリットなどを解説する。
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