自社の成長を目指し、多くの企業が、さまざまなデータ分析、データサイエンス、AI、機械学習（ML）ツールなどを導入している。その実装を進める中、想定した効果を発揮できないケースも多く見られる。その要因となっているのが、データ管理に関する問題だ。
特に、データ管理基盤のクラウド環境への移行の不備や、一貫性のないデータガバナンス戦略などが、新技術の活用を阻んでいる。以下の資料は、その解決策として、データ統合／AI活用基盤を導入したグローバル企業 4社の取り組みを調査したレポートだ。
データ管理に関する課題をどう解決し、成長に結び付けているのか。特に重要となる「コンテナ管理」「データ仮想化」「データサイエンス、ML／AI」の観点を中心に、具体的な3年間における予測利益や予測コストの分析から、その導入効果を検証した。
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