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業務へのAI（人工知能）適用を始め企業におけるデータ活用への取り組みは重要性を増す一方だ。一方で、データドリブンなだけに、データのライフサイクルに目を向け、データ活用のためのデータマネジメントも必要になってくる。そうしたライフサイクルを加味したデータ活用の考え方が「DataOps」である。本連載では、DataOpsの実現方法について、機械学習モデルの業務活用を例に複数部門が関係する組織横断的プロジェクトを想定して具体的に解説する。