組織は有望なAIパイロットを開始していますが、成功裏に拡張できるものはほとんどありません。エンタープライズ規模のAIには、AI対応のエンタープライズ・データが必要です。統一され、安全な管理対象データへのアクセスは、信頼できるデータ基盤のクリティカルな要素です。

AI対応データへの道が、多くの場合構造化データと非構造化データへの効果的なアクセスから始まる理由と、データ・リーダーを妨げる可能性のある課題について、このガイドをお読みください。これらの障壁には、データの量と複雑さ、成果として生じる可能性のあるデータ・サイロ、非構造化データ特有の課題、従来型の検索拡張生成（RAG）の限界などが含まれます。

最も重要な点として、このガイドは、組織が構造化データと非構造化データを統合してアクセスするためのフレームワークを提供します。これには、データをアクセスしやすくし、AI対応にさせるための基本となる指針が含まれています。また、従来のRAGの限界を克服する方法、拡張されたデータ・ファブリック機能を備えたデータレイクハウス・アーキテクチャーの価値、データ管理ストラテジーにおけるハイブリッド機能とオープン・アプローチの重要性についてはこちら。