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ほとんどのガバナンスプログラムは静止データに焦点を当てている。しかし、真の失敗点は移動中のデータ—CDCフィード、エンリッチメントジョブ、ストリーミングジョイン、AIがトリガーするWorkflows—にある。データがまだ動いている段階でガバナンスを適用するとどうなるかを解説する。

ほとんどのチームはAIのコンテキストをストレージの問題として話します。より難しい 問題は、エージェントが取ろうとしているアクションに対してデータが十分に新鮮かどうかです。

Fivetranの2026年ベンチマークによると、85%の企業がエージェントAIを準備が整っていないインフラで実行していることが判明しました。問題はモデルではなく、それにデータを供給するデータパイプラインです。