生成AI時代のデータマネジメント調査報告書2026（インプレス） [電子書籍]

生成AI時代のデータマネジメント調査報告書2026（インプレス） の 商品概要

• データマネジメントとは、データを資源として、ビジネスに活かせる状態を継続的に維持し、進化させていくための組織的な営みです。昨今、社会全体のデジタルトランスフォーメーション（DX）の流れや生成AIの普及を背景に、データマネジメントの重要性は高まっています。
  本書は、「データマネジメント調査報告書」の第三弾となるもので、企業におけるデータマネジメントの現状と課題を整理するとともに、生成AI時代においてデータマネジメント基盤を整備すること、そして進化に取り組むことの重要性を明らかにします。また、データマネジメントを高度化する製品・サービスについて、主要なベンダーへの取材をもとに、各社のビジネス動向や戦略を解説。データマネジメントにおける技術的・ビジネス的なトレンドを整理します。顧客のDXや生成AI導入、データマネジメントを支える企業や、データマネジメントに取り組む企業にとって、必携の1冊です。
  第1章では、生成AIによりデータマネジメントの重要性がさらに高まった背景を整理し、構造化データから非構造化データまでを対象とする“AI-Readyデータ”の要件と整備のアプローチを提示します。
  第2章では、MDM、データ統合、データレイク／レイクハウス、メタデータ管理、生成AIによるデータ整備支援など、データマネジメントを支える主要技術・サービスの動向を体系的にまとめるとともに、データメッシュなどの最新アーキテクチャや制度面の変化も解説します。
  第3章では、アンケート調査に基づき、企業のデータ品質管理、統合・基盤整備、メタデータ管理、生成AI対応、人材・組織などの取り組み状況を分析し、成功企業と停滞企業の差を示します。
  第4章では、主要ベンダーへの取材をもとに、MDM、統合基盤、メタデータ管理などの製品戦略と生成AI対応の方向性を整理し、ユーザー企業が製品・サービス選定で重視すべき視点を提示します。
  

• 目次

  表紙
  掲載データの取り扱いについて
  はじめに
  目次
  掲載資料一覧
  第1章　生成AI時代、焦眉の急となるデータマネジメント
  1.1　データマネジメントとは
  1.2　構造化/定量データから非構造化/定性データへの拡張―「AI-Readyデータ」の要件と整備の道筋
  1.3　生成AI時代に取り残されないために―データマネジメントで差がつく企業力
  第2章　データマネジメントを支える技術とサービス動向
  2.1　データマネジメントを支える技術とサービス動向
  2.2　制度的動向
  2.3　生成AI時代の価値創出を支えるデータエコシステムとトラストの向上
  2.4　データスペース（Dataspaces）-2025
  2.5　データマネジメントの将来展望
  第3章　企業のデータマネジメントの取り組み実態調査
  3.1　調査概要
  3.2　取り組み全体
  3.3　データ品質・マスターデータマネジメント
  3.4　データ統合・データ基盤・メタデータ整備
  3.5　データアーキテクチャ・データモデリング
  3.6　生成AI
  3.7　人材・組織
  3.8　その他のトピック
  3.9　企業のデータマネジメントの取り組み実態調査（アンケート分析）
  第4章　製品・サービスとベンダーの戦略
  4.1　日本IBM
  4.2　SAS Institute Japan
  4.3　TIBCO Software（NTTドコモビジネスX）
  4.4　日本テラデータ
  4.5　クリックテック・ジャパン
  4.6　Snowflake
  4.7　アステリア
  4.8　セゾンテクノロジー
  4.9　日本オラクル
  4.10　SAPジャパン
  4.11　Stibo Systems
  4.12　Denodo Technologies
  4.13　データブリックス・ジャパン
  4.14　アマゾン ウェブ サービス ジャパン
  4.15　グーグル・クラウド・ジャパン
  4.16　日本マイクロソフト
  4.17　その他の企業
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  奥付
  

生成AI時代のデータマネジメント調査報告書2026（インプレス） の商品スペック