ビジネス成果を向上させるデータ／アナリティクスのリスク管理とは？：Gartner Insights Pickup（323）

データ／アナリティクスの効果的なリスク管理／内部統制環境を整備するには、データやアナリティクス、AIのリスク、関連するリスク判断に加え、それらがビジネス成果に与える影響を十分に理解する必要がある。

[Saul Judah, Gartner]

ガートナーの米国本社発のオフィシャルサイト「Insights」などのグローバルコンテンツから、＠IT編集部が独自の視点で“読むべき記事”をピックアップして翻訳。グローバルのITトレンドを先取りし「今、何が起きているのか、起きようとしているのか」を展望する。

　「居眠り運転しているかのようだ」といわれて喜ぶデータとアナリティクス（以下、データ／アナリティクス）のリーダーはいないだろう。実際、彼らは起きている時間の大半を、データやアナリティクス、人工知能（AI）のチームを指揮したり、ビジネス価値を高めるプログラムを運営したり、経営幹部にそれを伝えたりするために費やしている。

　だが、問題もある。データ／アナリティクスリーダーは、投資を通じてビジネス価値に適切に取り組んでいるが、一般的に、こうした投資を失敗させ得るリスクには効果的に対処していない。

　2023年3月、Gartnerが発表した「 CDAOアジェンダ調査（最高データ／アナリティクス責任者〔CDAO〕などのデータ／アナリティクスリーダーに対する調査）」によると、回答者はデータ、アナリティクス、情報ガバナンスを、組織のデータ／アナリティクスに取り組む上で最も重要な成功要因と位置付けている。説明責任や決定権、行動変容を通じたガバナンスが、ビジネス成果の達成に大きく貢献するという認識が広がっているのは朗報だ。

　だが、コンプライアンスとリスク管理の改善を、今後12カ月間にデータ／アナリティクスの取り組みで注力すべき上位5つの目標として挙げたCDAOは、19％にとどまる。これに対し、Gartnerが発表した「2023年の取締役向け調査」によると、非常勤業務取締役の64％が、2023年と2024年にリスク選好を高める考えを示している。

　主要業績評価指標（KPI）やミッションクリティカルな優先事項とデータ／アナリティクス資産の関係を理解することは確かに重要だ。だが、全く同じ文脈で、主要リスク指標を理解する必要もある。簡単に言えば、リスクと価値は同じコインの裏表だ。それなのにほとんどの場合、データ／アナリティクスリーダーはそのように考えていない。

　最近では、生成AIへの過度な期待や高まる関心を背景に、内部監査チームがデータ／アナリティクスに注目するようになっている。だが、行動を起こすべき理由はそれだけではない。データ／アナリティクスの効果的なリスク管理フレームワークが必要なのは、ビジネス上、それが極めて理にかなっているからだ。

リスクの文脈を理解する