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非構造化データの統合

watsonx.data integrationで非構造化データを大規模に取り込み、変換し、前処理します。

パイプライン設計を表示する非構造化データ統合製品のインターフェース

IBM watsonx.data integrationのご紹介:データ・エンジニアリングの新たな展望

 

Webセミナーを閲覧して、watsonx.data integrationがデータ・エンジニアリングをどのように簡素化しながらAIを強化できるかをご確認ください。

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非構造化データ用のETLでAIをさらに活用

AIの導入が加速する中、企業データの90%以上を占める非構造化データが、差別化された高精度なAIを実現する鍵となります。しかし、断片化された手動プロセスのため、今日の生成AIに使用されているのは1%未満1です。

IBM watsonx.data1integrationを使用すると、非構造化データの取り込みと変換が自動化され、下流のAIユースケースに対応できるようになります。この主機能により、チームは再利用可能なパイプラインを数分で構築でき、単一のプラットフォームからエンドツーエンドの統合が可能になります。

 

 

 

メリット
企業向けの機能

セキュリティーとコンプライアンスを組み込み、拡張性を重視して構築されています。

1つのツールで無限の可能性

バッチ、ストリーミング、複製、可観測性にわたる構造化データ統合と並行して動作するため、複数のツールの寄せ集めを排除できます。

あらゆるユーザーに対応

ノーコードやローコードから包括的なSDKまで、あらゆるスキル・レベルに対応するように設計されています。

Chat with the Lab:IBMによるAIを活用した非構造化データの取り込み、変換、前処理

このオンデマンドWebセミナーを視聴して、IBMがデータ統合フレームワークを非構造化データにどのように拡張しているかをご覧ください。

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非構造化データの統合パイプラインを2分以内で構築

構造化データの統合における従来の抽出、変換、ロード(ETL)と同様に、この新しいテクノロジーは非構造化データにプロセスを適用します。

抽出
抽出

ユーザーはスキル・レベルに関係なく、直感的なUIと事前構築済みのコネクターを利用して、さまざまなソースから一般的に使用される非構造化ファイル・タイプを取り込めます。技術に精通したユーザーは、包括的なSDKでプラットフォームを完全に拡張できます。

変換
変換

変換ステップでは、テキスト抽出や重複排除などの機能を処理するための、事前構築済みの品質オペレーターを提供します。また、個人情報(PII)やヘイト、虐待、冒とく的な表現(HAP)などのセンシティブなコンテンツを削除することもできます。これらの変換は、数億ページを処理できる拡張性の高いエンジンによって実現され、非構造化データの処理を飛躍的に加速します。非構造化データの統合は、LangChainなどのオープンソース・フレームワークとも統合して、変換機能をさらに拡張します。

ロード
ロード

ロード段階では、チャンク化と埋め込み演算子を提供して埋め込みの生成を効率化し、Milvusなどのベクトル・データベースにデータに投入することで、非構造化データをAIユースケースで容易に利用できるようにします。

非構造化データACLインターフェースの表示
エンタープライズ規模に対応するよう構築

パイプラインの構築後も、ソース文書が変更されると自動的に埋め込みが更新され、パイプラインが最新の状態に維持されるため、古いベクトル化されたデータに関する一般的な問題が解消されます。セキュリティーを維持するために、組織は組み込みのアクセス制御リスト(ACL)を使用して、特定のデータ・セットを誰が閲覧、操作できるかを管理できます。

抽出
抽出

ユーザーはスキル・レベルに関係なく、直感的なUIと事前構築済みのコネクターを利用して、さまざまなソースから一般的に使用される非構造化ファイル・タイプを取り込めます。技術に精通したユーザーは、包括的なSDKでプラットフォームを完全に拡張できます。

変換
変換

変換ステップでは、テキスト抽出や重複排除などの機能を処理するための、事前構築済みの品質オペレーターを提供します。また、個人情報(PII)やヘイト、虐待、冒とく的な表現(HAP)などのセンシティブなコンテンツを削除することもできます。これらの変換は、数億ページを処理できる拡張性の高いエンジンによって実現され、非構造化データの処理を飛躍的に加速します。非構造化データの統合は、LangChainなどのオープンソース・フレームワークとも統合して、変換機能をさらに拡張します。

ロード
ロード

ロード段階では、チャンク化と埋め込み演算子を提供して埋め込みの生成を効率化し、Milvusなどのベクトル・データベースにデータに投入することで、非構造化データをAIユースケースで容易に利用できるようにします。

非構造化データACLインターフェースの表示
エンタープライズ規模に対応するよう構築

パイプラインの構築後も、ソース文書が変更されると自動的に埋め込みが更新され、パイプラインが最新の状態に維持されるため、古いベクトル化されたデータに関する一般的な問題が解消されます。セキュリティーを維持するために、組織は組み込みのアクセス制御リスト(ACL)を使用して、特定のデータ・セットを誰が閲覧、操作できるかを管理できます。

ユースケース
すべてのデータから統合された知見

watsonx.data integrationは、最新のレイクハウス・アーキテクチャー全体で構造化データと非構造化データを統合します。データベース、文書、ログ、画像、Eメールを関連付けることで、より豊かな洞察とより正確なAIを実現し、ビジネスの全体像を把握できます。

エージェントによる高度なワークフローの強化

watsonx.data integrationは、非構造化コンテンツを自律型エージェントやリアルタイム・システム向けの構造化された、実行可能なデータに変換して、自動化されたサービス、不正検知、動的なサプライチェーンなどのユースケースを強化します。

AI学習のための高品質なインプット

watsonx.data integrationは、文書、音声、動画などの非構造化コンテンツを、クリーニング、強化、構造化してAI学習用に準備します。その結果、より良いNLP、コンピューター・ビジョン、予測分析を向上させる高品質な入力が得られます。

参考情報

watsonx.data integrationにより、データ統合スタックを将来にわたって保証する方法をご覧ください。
IBM watsonx.data integrationで非構造化データ用のETLパイプラインを構築しましょう。
非構造化データの統合およびガバナンスでAIを大規模に実現できます。

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次のステップ

データの競争上の優位性を高める方法を紹介します。watsonx.data integrationをご体験ください。

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脚注

¹ IDCホワイトペーパー:The untapped value of unstructured data