要点:
- 高度に消費可能なデータ製品に焦点を当てる必要がある。
- 効果的なメタデータ管理が重要であり、技術的メタデータからビジネスメタデータまで含めるべき。
- データ製品のための豊富なメタデータ管理プラクティスを構築する必要がある。
- AIエージェントを使用して自動化されたビジネス成果を実現することが重要。
- 意思決定インテリジェンスプラットフォームに移行することが重要。
- データ＆分析リーダーはGartner CDAO Effectiveness Diagnosticを使用して自己の効果を評価できる。
感想:
この記事では、データ＆分析のトレンドとそれに対処する方法について詳細に説明されています。特に、高度に消費可能なデータ製品に焦点を当て、効果的なメタデータ管理やAIエージェントの活用が重要であることが強調されています。また、意思決定を中心に据えることやデータサイエンス技術の再発見も重要とされています。