- ほぼすべてのビジネスリーダーがAI関連のデータ品質の問題に直面している
- 企業のAIの志望は頑健なデータ管理とガバナンスフレームワークに依存している
- CIOはプロセスに重要な役割を果たす
- テクノロジーリーダーは信頼できる、クリーンで統合されたデータを優先すべき
- ビジネスはデータ管理の周囲の不一致のために問題に直面する可能性がある
- 企業は技術を重視し、投資し続けているが、技術リーダーには迅速な解決策を見つける圧力がかかっている
- CIOはAIが拡張可能で安全であり、データとビジネス目標と両立していることを確認することが重要
この記事では、ビジネスリーダーがAI関連のデータ品質の問題に直面しており、企業のAIの成功はデータ管理とガバナンスフレームワークに依存していることが強調されています。CIOは重要な役割を果たし、テクノロジーリーダーは信頼できるデータを重視すべきであり、データ管理の不一致が問題を引き起こす可能性があることが指摘されています。企業は技術への投資を継続しているが、データとビジネス目標との調和が重要であり、CIOはAIの拡張可能性とセキュリティを確保することが役割とされています。
元記事: https://www.ciodive.com/news/enterprise-AI-data-challenges-impacts/741423/