AI時代のデータの値

Splunk Study：AI時代のデータの価値
データ管理の新しいルール

25.06.2025

フォン・バーク・ホーリー

3私の読書はできます

Splunkの調査によると、多くの企業は時代遅れのデータ管理戦略の結果と戦っています。複雑さが高まっており、コストも増えています。フェデレーションやライフサイクル管理などの最新の慣行を導入する人は誰でも、利点を確保できます。

多くの場所で、データの成長は制御を維持する能力を超えています。国際によると Splunk Study（登録が必要） 1,475人の専門家のうち、サイバーセキュリティとエンジニアリングは、データの量を増やし、複雑さを高め、新しい企業を見ています コンプライアンス– レイズが直面しました。回答者は、ドイツ、フランス、米国を含む16の産業と9か国から来ています。

データは今日配布され、断片化され、しばしば複製されています – そして、ほとんど見落とすことのないハイブリッドアーキテクチャに駐車されています。 3分の3以上は、データの量とデータの成長量を中心的な課題として呼び出します。セキュリティとコンプライアンスの問題とさらに戦います。

結果：弱い決定プロセス、ダウンタイム、競争力のある不利益、法的リスク。調査対象者の71％は、決定を下す能力が限られていると報告しています。コンプライアンスの問題の62％が、それが時々重要な効果をもたらします。

古い概念はもはや適用されません

によると 勉強 古典的なデータ管理戦略は静的すぎます。多くの企業は、引き続き中央の保管と統合された環境に依存しています。しかし、現実はより複雑です：データは上に分配されます 雲、データ湖、ローカルシステム。多くの場合、アクセスが断片化され、概要がありません。

調査対象者の13％のみが、戦略で均一な透明性を達成していると述べています。大多数は、関連する情報を取得するために複数のシステムをクリックする必要があります。移行は日常的になります。ほぼ半分はデータを毎月シフトします – セキュリティ、コンプライアンス、予算のためのすべてのリスクがあります。

データ管理の費用の増加について90％以上が報告しています。とりわけ、ドライバーにはそのような新しい規制が含まれています GDPR またはNIS 2。さらに、データ分類、保護、ドキュメントのための努力が高まっています。

より多くの制御のための3つのレバー

このレポートは、最新のデータ管理戦略は、データフェデレーション、データライフサイクル管理、パイプライン管理の3つのコンポーネントに基づいていることを示しています。 Splunk Surveyによると、3つの方法すべてを完全に導入した企業はより良くなります。

これには、アクセス速度、処理時間、セキュリティの状況での測定可能な利点が含まれます。これらの「リーダー」の62％が低下コストを報告しています – 他の人にとってはわずか34％です。また、it and the in the in the 安全 たとえば、対応する平均時間（MTTR）または脅威の検出など、大幅に改善します。

例：データを持っている企業階層化 – したがって、使用頻度に応じた段階的なストレージ – ストレージコストの2倍の頻度を他のストレージコストを報告します。同時に、アクセス速度が上昇します。

AIにはクリーンなデータが必要です

人工知能はますます二重の役割を果たしています。それはデータ管理の恩恵を受け、それをサポートしています。調査対象の85％は、彼らのデータ戦略が に 十分な多様性に十分なデータを提供します。同時に、73％がAIを使用して繰り返しのタスクを自動化します。たとえば、品質保証やデータの発見などです。

ただし、AIは既存の弱点を引き締めることもできます。一部の参加者は、統合の問題がAIから増加したと報告しています。トレーニングデータの歪みに対処することも課題です。それにもかかわらず、ほとんどすべての回答者（98％）は、AIをデータ管理のヘルプと見なしています – 明確な傾向。

片付けは在庫から始まります

このレポートは、具体的な推奨事項で締めくくります。企業は、データの在庫を取得し、使用法を定義し、アクセス制御を実装し、明確な保持ガイドラインを確立する必要があります。何よりも、調査によると、データ移行なしでフェデレーションアクセスを可能にするアーキテクチャが必要です。

たとえば、外部のデータソースは、コンプライアンスリスクや不要なITリソースを作成することなく、アドホック分析に統合されます。均一なプラットフォームは、ツールの風景をスリムにしたり、ワークフローを調和させたり、重要なデータの全体的な見方を作成したりするのに役立ちます。

* Splunkを代表して、Oxford Economicsは、オーストラリア、ドイツ、フランス、インド、日本、ニュージーランド、シンガポール、2024年11月までのイギリスから2025年11月までのイギリスのエンジニアリングとサイバーセキュリティの合計1,475人の専門家にインタビューしました。石油/ガス、小売/卸売、電気通信、輸送およびロジスティクス、およびプロバイダー。データフェデレーション、データパイプライン管理、およびデータライフサイクル管理を完全に実装した企業は、「データ管理リーダー」として定義されています。

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