AIがビジネス上で上手く機能するかどうかは、使用するアルゴリズムの考え方や完成度以外にも、「ソリューションの作り方」「データの扱い方」に依存する部分が大きいです。この記事ではAIを形作る存在のビッグデータに関する話を、ソリューション全体の評価レベルからデータの評価レベルまで行います。

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さて、企業がビッグデータを扱う上で、「ボトルネック」や「ソリューションの適性」を判断するには、次の問いが必要です。

1. 「現在のニーズ」に応えているか
2. 「将来のニーズ」に応えているか

分かりづらい表現ですが、要するに、現在〜将来の「ビジネスのニーズ」をどれほど満たしてるかということです。その問題について考えるには、10個の検証すべきパラメーターがあります。

ソリューションを検証すべき評価軸10個

それがこちらです。

A. 「セキュリティ性」
B. 「データの統合性」
C. 「データの品質」
D. 「コンプライアンス」
E. 「アジャイル性」
F. 「クラウドかローカルか」
G. 「ハイブリッドか」
H. 「企業用アーキテクチャとして最適か」
I. 「パフォーマンス」
J. 「分析性」

今ビジネスで取引されているソリューションが、これら10個のパラメーターに対して全て○（マル）がつくことは殆どありません。大体、幾つかのトラブルによって脅かされているのです。

実用性を脅かす8つのトラブル

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