要約:
- DataOpsの初期採用者は、DevOpsの原則に触発され、データサイエンティストがビッグデータから迅速にビジネス価値を創出するのを支援することを目指していました。
- DevOpsやプラットフォームエンジニアは、DataOpsや機械学習運用（MLOps）の手法を適用し、AIOpsや可観測性ワークフローに応用しています。
- GenAIがビジネスユーザーの間で普及するにつれ、データ管理とデータガバナンスがエンタープライズIT運用の中心に位置付けられています。
感想:
GenAIの普及が進む中で、データ管理とデータガバナンスがますます重要になってきていることが分かります。AIの採用が企業データの利用増加の主要要因であることや、データ品質と一貫性の重要性が強調されている点が興味深いです。また、企業がGenAIを導入する際に直面する課題や取り組んでいる施策について学ぶことが重要であると感じます。