データの質の低さが、AIを活用したエンジニアリング・ライセンス管理の取り組みを妨げていませんか？
製造、エネルギー、自動車、航空宇宙、防衛など、エンジニアリング・アプリケーションに依存する業界では、 ソフトウェア ライセンス管理戦略を強化するために人工知能（AI）を活用する動きが加速している。
しかし、組織が高品質のライセンス利用データを欠いている場合、AIを活用してソフトウェア 資産を管理・最適化する上で大きな障害に直面する。ソフトウェア ポートフォリオが複雑化するにつれ、データの質はますます難しくなっています。データの質が低いと、AIを活用したソフトウェア ライセンス管理の取り組みが妨げられるだけでなく、AIの導入プロセス全体も遅くなってしまいます。
データ品質低下の要因
最高品質のデータを収集する上での根本的な問題は、多くの企業がデータを中核的な資産として認識していないという事実である。驚くべきことに、72％の組織がデータを戦略的優先事項として認識しておらず、半数近くが実用的な洞察のためにデータを十分に活用していない。データ分析が急速に進歩しているにもかかわらず、62％の企業はいまだに時代遅れの手作業によるデータ収集方法に頼っているか、データ管理インフラを近代化するための明確な戦略を持っていない。
このような優先順位付けの欠如は、継続的な完全性の問題を引き起こし、最高データ責任者の68%は、データ品質が最も差し迫った課題であると認識している。さらに、組織の40%は、一貫性のある忠実度の高いデータセットの維持が困難であると報告しており、特にソフトウェア ライセンス管理におけるAI主導のイニシアチブを直接損なっている。高品質のライセンス利用データがなければ、組織はソフトウェア 資産の最適化においてAIの潜在能力をフルに活用することができません。
ソフトウェアライセンスの複雑さがデータ品質の課題を悪化させる
ソフトウェア ライセンスの複雑な性質は、AI主導のライセンス管理のために高品質のデータを維持する努力をさらに複雑にしている。
断片化されたソフトウェア エコシステム- オンプレミス、クラウドベース、およびSaaSモデルにまたがるハイブリッドライセンシング環境は、異種のデータストリームを生成し、集約と分析を複雑にしている。
一貫性のないデータ形式- エンジニアリング・アプリケーションとライセンス管理者間でデータ構造にばらつきがあるため、AIモデルが意味のある洞察を抽出する前に、大規模な正規化と特徴マッピングが必要になる。
きめ細かな洞察の欠如- ネイティブのレポートツールは、詳細な使用状況メトリクスではなく、高レベルのサマリーを提供することが多く、AIがライセンス割り当てを最適化する能力を制限している。
72％の組織がデータを戦略的優先事項として捉えておらず、AIイニシアチブの成功を妨げている。
データのサイロ化- ライセンス使用率データは、分離されたシステムに限定されることが多く、企業全体のソフトウェア 消費に関する全体的な可視性が妨げられている。
不正確または不完全な記録- 誤りや欠落のあるデータは、AI主導の分析を歪め、最適とは言えない意思決定やコンプライアンス・リスクにつながる。
このような複雑さに対処するには、マルチソースのライセンス使用データをシームレスに集約し、標準化し、高い精度で分析できるソリューションが必要です。
Open iT どのようにデータの品質を確保し、AIのライセンス管理を可能にするのか？
ソフトウェア ライセンス管理のパイオニア、 Open iTは、ライセンス利用データの収集、正規化、分析を支援し、AI イニシアチブが最高品質のデータセットにアクセスできるようにすることを専門としています。ここでは、Open iT AI主導のライセンス管理をどのように強化しているかをご紹介します：
プラットフォーム間での包括的なデータ収集
Open iT は、クラウドベース、オンプレミス、ハイブリッド環境など、さまざまなソースからのライセンス使用データを集約します。これにより、データの断片化が解消され、ソフトウェア 消費に関する完全でカスタマイズされたビューが提供されます。
高度なデータの正規化と標準化
AIモデルは、正確な予測のためにクリーンで構造化されたデータを必要とします。Open iT 、複数のライセンシングシステムにわたってデータを標準化し、AIに対応できるようにするために、ロバストな正規化技術を適用します。
きめ細かなライセンス利用状況のインサイト
標準的なライセンスレポーティングツールとは異なり、Open iT は、誰が、どのくらいの期間ライセンスを使用しているか、使用状況がライセンス条項と一致しているかどうかなど、ライセンス使用状況に関する詳細なデータを提供します。また、ピーク時やアイドル時、ユーザーや部署ごとの消費傾向も把握することができます。このレベルのきめ細かさによって、AI主導のモデルがライセンス割り当てを最適化し、将来の要件を予測し、コスト削減の機会を特定することが可能になります。
一元的な可視化でデータのサイロ化を解消
Open iT 、一元化されたデータリポジトリを作成し、サイロ化を解消して、ライセンス利用のための単一の真実のソースを組織に提供する。これにより、AIアルゴリズムは、手作業によるデータ統合を必要とすることなく、完全なデータセットにアクセスできるようになる。
データの正確性と信頼性の確保
Open iT 、自動化されたデータ検証技術を採用して不整合を検出し、AIモデルに信頼性の高い忠実なデータを確実に供給する。これにより、不正確な記録による誤った意思決定のリスクを最小限に抑えることができます。
データ品質：AIを活用したソフトウェア ライセンス管理の鍵
AIを活用したライセンス管理は計り知れない可能性を秘めているが、その有効性はデータを処理することで初めて発揮される。ソフトウェア 資産を最適化するためにAIを活用しようとしている組織は、戦略の基礎としてデータ品質を優先しなければなりません。Open iT 、データギャップを埋めるために必要なツールを提供し、AIイニシアチブが具体的なビジネス価値を提供できるようにします。正確で標準化された実用的な洞察により、Open iT 企業にソフトウェア 資産を最適化し、非効率を排除し、AI導入を加速する力を与えます。
