アナリティクス

IBMがDataOpsとWatson Anywhereを進化させる新機能を発表

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競争優位性の獲得とビジネス・パフォーマンスの向上に関して言えば、データは企業の最も貴重な資源ですが、時間も極めて重要な要素です。ビジネスが24時間365日、休むことなく動き続ける中、企業でデータ分析や活用を担当する「データ利用者」は将来の行動の原動力となる実用的な知見を最大限に引き出すことを求められています。

しかし、適切なデータを見つけ、その出所を探り、正確かどうかを把握するのに数週間(あるいは数カ月間)を費やしているとしたら、ビジネス目標とビジネス成果のギャップを埋めるどころではありません。これは、データ・サイエンスから財務、マーケティングに至るまでのあらゆる社内組織で起こっていることです。

ガートナー(英語)によると、2021年までに62億時間の労働者の生産性がAI強化によって取り戻されるとされています。IBMは、AIを新製品開発の中心に据えながら、データをすぐにビジネスに使用できるよう準備し、より多くの時間を知見の創出に費やせるようにする新しいツールを投入することで、データに関する最も普遍的な課題に取り組んでいます。

そこで基礎となるのが、クラウド全体にわたるデータの統合、ガバナンス、および管理を実現するコンテナー・ベースのデータプラットフォーム「IBM Cloud Pak for Data」(旧称:IBM Cloud Private for Data)です。IBMは今年初め、Cloud Pak for Dataに主なWatsonの機能を搭載し、どのクラウドに置かれているかに関係なく(データを移動する必要なく)、Watsonがデータに直接適用できるようにすることを初めて可能にしたWatson Anywhereの発表により、Cloud Pak for Dataを進化させました。

今週、DataOpsや知見を見出すプロセスの改善および自動化に役立ついくつかのプレミアム・アドオンの追加により、Cloud Pak for Dataはさらなる進化を遂げます。

今週発表するのは次の3製品です。

Watson Knowledge Catalog Professional for IBM Cloud Pak for Dataは、分析においてデータを見つけやすくする検索性を向上させると共に、データ保護のための高度なガバナンスを実現することを目的としています。数の上限なくカタログ化が可能なほか、ルールの対象となるデータ・アセットを明示的に指定しなくても、制限またはマスクする必要のあるデータを識別するビジネス・ルールを定義し、データ・アクセス制御のポリシー定義が簡単になります。これは、データへのアクセスが個人の属性別に変化しつつある中でのデータ探索に特に役立ちます。適切なデータ・リネージュ記述や新しいオート・サジェストによる可視化は、各ユーザーがアクセスするデータに対する信頼性や理解度を高めます。

データの品質、ガバナンス、およびリネージュをその置かれている場所に関係なく確立することは、上流ツールでのアナリティクス、機械学習、およびAIの力をひきだすための、信頼できるアナリティクス基盤となります。この基盤こそが、組織内の非効率なワークフロー削減と時間節約への第一歩となります。

DataStage Edition for IBM Cloud Pak for Dataは、レイテンシー低減のためにハイパフォーマンスの並列ランタイムを提供するようデザインされています。このプレミアム・アドオンにより、コネクターおよびステージの拡張パレットがツールに組み込まれ、ETL処理の統合や可視化をアイコンを使って構築できます。ユーザーは、変換ジョブを事前にスケジューリングしたり、ツールからGitを直接使用してジョブの共有、再利用、およびバージョン管理を行ったりすることができるようになります。

Watson Discovery for IBM Cloud Pak for Dataは、データが置かれている場所に関係なく使用できるAIによる知見の探索ツールです。このオファリングは、専門家レベルの情報を明らかにし、全従業員の要件に素早く対応することにより、既存の知識格差を解消し、低い従業員生産性を是正することを目的としています。Watson Discovery for Cloud Pak for Dataは、Watson Discovery IBM Cloudオファリングの重要な機能のほか、多くの強力な新機能を搭載しています。ユニークな機能としては、複雑な文書理解を提供し、文書のリストではなく答えの検索を可能にするSmart Document Understanding、SharePoint、Box、Salesforce、Microsoftをはじめとする各種のエンタープライズ文書コネクター、データベースとファイル・システム、ユーザーの領域に合わせてAI検索をカスタマイズするための複数の機械学習ツール、さらには12種類以上の文書タイプ(画像やテーブルなど)への対応が挙げられます。

さらに、課題に真正面から取り組むためにタッグを組んだIBMとTrifacta(英語)は今週、データ準備のための時間を短縮可能とする、データ利用者に優しいユーザー・エクスペリエンスおよび機械学習(ML)に基づく変換レコメンデーション機能を備えたデータ準備ソリューション「IBM InfoSphere Advanced Data Preparation(英語)」を発表しました。これにより、IT部門は信頼できるデータを運用し、データ利用者はそのデータを使用してビジネス価値を引き出すことが可能になります。

IBM Cloud Pak for Dataの詳細はこちらをご覧ください。
IBM InfoSphere Advanced Data Preparationの詳細はこちら (英語)をご覧ください。

本記事は米国時間2019年6月27日発表の記事 (英語) の抄訳です。

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