Thornton Craig

AIがビジネス上の意思決定を形作るにつれ、非構造化データをAI-Readyにすることがガバナンスの主要な優先事項となっている。非構造化データの品質、アクセシビリティ、およびセキュリティは、AIアプリケーション、特に生成AIのパフォーマンスを直接左右する。AIイニシアティブのためにその価値を解き放つには、データおよびビジネス・リーダーが、コンプライアンスとセキュリティ要件を満たしつつ、非構造化データを効果的に管理・保護・利用すべくガバナンス戦略を進化させる必要がある。

明らかに必要なものであるにもかかわらず、MDM戦略に賛同を得るのに苦労した経験はないだろうか。MDMプログラムはビジネス成果をサポートするために存在するが、ビジネスケースでは「なぜ」ではなく「どのように」に焦点が当たりがちで、その結果、ステークホルダーの関心が失われてしまう。本セッションでは、ビジネスケースの作成から実行、さらにはスチュワードシップに至るまで、ステークホルダーを引き付ける強力なMDMの価値提案とは何かを探る。

This session covers practical steps, common mistakes to avoid, and key factors for launching data and maintaining a data catalog. Discover how to assess your organization’s metadata requirements, define clear goals, and apply best practices for a smooth implementation and ongoing success.

Data integration is a core component of D&A, and it is continuously transforming. This session provides guidance on how best practices for data engineering are evolving to improve data integration and support AI initiatives. It also examines the trends guiding data integration technology, including how data integration tools are leveraging AI features.