目的あってのデータ活用というコメントに同意。テスラの「ゼロエミッション社会への移行を加速すること」というVisionにすべてのデータ活用のアクションがつながっているということは参考になります。日本企業は自社でどう実行に移せるかを考えることに時間を使うべきだと思います。

"まず「目的」を設定し、それに沿って収集したデータをAIなどで分析する。そこから、事業の可能性を見いだして「仮説」を組み立てます。
　その仮説に基づいて「プロトタイプ」をつくり、早いサイクルでビジネスを回しながら、顧客に関するデータを収集します。収集したデータが別の新しい可能性を示唆した場合は、ビジネスモデルの修正や戦略の転換によって、柔軟に変化していかなければならないのです。"

テスラに限らず、トヨタでも似たような取り組みを行っている様な気がします。
トヨタの場合は燃費や速度、走行路面状況を収集してナビの案内に反映したり、オイル交換などの案内時期を最適化したり、より顧客にダイレクトに届きやすい形で収集できていると思います。そして何より、災害発生時や豪雪時などに使用可能な「通れた道ナビ」といったサービス。収集したデータをクローズドにせずオープンに使用しているトヨタの方が個人的には好きかな、という感情論です。
また、テスラのデータを集めた先に何があるのか、イマイチパッとしない部分をどうにかしたいです。

データがたくさんあれば何かできるだろうではなく、実行したい目標・目的があるからからそれを裏付けするデータを集めるとか、提供するサービスのためにデータを集めるなど「目的・意志を持ってデータを作る」ことが大事ですね。
目的に合わないデータは仮に良質なデータであったとしても、ゴミデータでしかありませんからね。

”DXにおける「目的」とは何でしょうか？それは、新しい時代に沿った「ヴィジョン」です。Society5.0の社会に向かって価値観や倫理観、ビジネスのあり方の前提が大きく変わろうとしている中、DXに強い人と組織をどうつくるかを意識したヴィジョン。それがDXにおける「目的」となるのです。“

DXの目的は「目的」です！って言っているように聞こえました。

DXは手段であって目的では無い事を言わんとしているのですが、DXありきの目的設定が大事だと聞こえてしまいました。

顧客がデータを渡さざるを得ない仕組みづくりが大事。
まさにそうだと思います。
データは単独では価値を生みづらいので複数のデータを関連付け、時間軸を揃えて活用できるようにしていくモデリングも大事なのだと思います。

少し文脈が違うような気がします。

「価値を持つデータは、自分で考えて、新たに取得しないと、今、手元にあるデータではない」

ここがポイントだと思います。

※個人的な見解であり、所属する会社、組織とは全く関係ありません