If you’ve ever taken a historical look at familiar inventions and how they came to be, you’ll notice that they’re mostly built from ideas and concepts that were around at the time, but put to work in new ways.

There was a problem at hand, and someone came up with a novel way of solving it.

Our collective problem at hand is a natural outcome from our speedy transition to a digital society.

Simply put, we are all drowning in data.

Anyone who thinks they might be ahead of the curve might

If you’ve ever taken a historical look at familiar inventions and how they came to be, you’ll notice that they’re mostly built from ideas and concepts that were around at the time, but put to work in new ways.

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Our collective problem at hand is a natural outcome from our speedy transition to a digital society.

Simply put, we are all drowning in data.

Anyone who thinks they might be ahead of the curve might

エンタープライズ規模のデータアーキテクチャや情報管理に取り組んだことがある人なら、その大変さをご存知でしょう。これにはかなりの時間がかかります。

新しい形式のデータやデータソースが登場するたび、システムの改修が必要です。また特定のデータ要素の解釈方法が新しくなったら、改修が必要になります。解釈の変更により、それに基づくアクションが変わる場合も、改修が必要です。

個々の改修自体は、それほど難しくはないでしょう。しかし多数の変更間の調整は非常に困難になります。

エンタープライズ規模のデータアーキテクチャや情報管理に取り組んだことがある人なら、その大変さをご存知でしょう。これにはかなりの時間がかかります。

新しい形式のデータやデータソースが登場するたび、システムの改修が必要です。また特定のデータ要素の解釈方法が新しくなったら、改修が必要になります。解釈の変更により、それに基づくアクションが変わる場合も、改修が必要です。

個々の改修自体は、それほど難しくはないでしょう。しかし多数の変更間の調整は非常に困難になります。

皆さんは、スーパーで買い物をする際に商品のラベルを読むでしょう。私たちは皆、自分が買おうとしているのはどんなものなのか、つまり原料や産地などを知りたいと思います。

金融商品やサービスを購入する際も同じで、その中身を知りたいと思うでしょう。