最新データ・アーキテクチャーの構築

データリーダーは、すぐに使えるようにデータが流れ込むことで、多くの機会と課題が生まれることをご存じでしょう。AIモデルをトレーニングし、重要なユースケースに取り組むためのデータは増えていますが、データ資産全体の複雑さの増大にも対処する必要があります。

目的に合った最新のデータ・アーキテクチャーがあれば、差し迫ったデータの増加に対応するために必要な拡張性を提供できるため、AIテクノロジーを運用し、データ資産を最適化できます。それはエンタープライズグレードのAIを拡張するための鍵であり、最大の競争上の差別化要因になる可能性があります。

データ・アーキテクチャーとは

データ・アーキテクチャーは、組織によって設定されたモデル、ポリシー、ルール、基準を使用して、収集から消費に至るまでデータがどのように管理されるかを説明します。これによってデータアナリストは、データの場所に関わらず、ビジネスの成長に合わせて新しい導入やアプリケーションの要件を念頭に置きながら、データに対する真の理解を深めることができます。

現代の組織の専門的なニーズを満たし、高度な分析を適用し、データとAIを大規模に使用するためには、データ・アーキテクチャーが不可欠です。

ビジネス上の必須事項である理由
 
IBVは次のように報告しています。「信頼できるデータがなければ、たとえ最高のAIであっても、誤った、偏った、または危険な結果をもたらすことになります。しかし、データ・ハウスを整えることは小さな仕事ではなく、多くの企業にとって完全とは言い難いものです」²

言い換えれば、データの品質、セキュリティー、アクセシビリティーがこれまで以上に重要になっています。

効果的なデータ・アーキテクチャーは、変化する組織のニーズのスピード、規模、方向性をサポートする柔軟性と高レベルのフレームワークを備えており、生成AIを使用したプロセスの自動化からデータの最適化まで、複数のユースケースをサポートします。

データ管理に必要なテクノロジー、プロセス、人材を定義する詳細なデータ戦略を策定することが、目的に合ったアーキテクチャー、つまりあらゆるユースケースで一貫して質の高いデータを供給するアーキテクチャーを構築するための第一歩です。

最新のデータ・アーキテクチャーを構築する場合は、次の要素を考慮してください。

データレイクハウス

データレイクハウス・アーキテクチャーによって、単一のエントリーポイントからハイブリッドクラウド全体でデータ・アクセスが可能になり、AIモデル用のデータを統合、キュレート、準備できます。データレイクの柔軟性と、データウェアハウスの性能と構造を兼ね備えています。ほとんどのレイクハウス・ソリューションには、非構造化データを簡単に分類できるインテリジェントなメタデータ・レイヤーがあります。

データレイクハウスは、組織がデータと実際のビジネス要件を真に理解したうえで、コストパフォーマンスのよいワークフローを構築するのにも役立ちます。これにより、ワークフローの最適化が可能になり、コストとパフォーマンスが向上し、データ内の隠れたつながりを発見できます。

データレイクハウスによって最適化され、管理されているデータに誰でもアクセスできるようにするには、データ・ファブリックの実装を検討する必要があります。

データベース



データベースは、データ・セットを保管、管理、保護するためのデジタル・リポジトリーであり、データ・アーキテクチャーの重要な要素です。

アプリケーションは、高度な分析やAIのユースケースをサポートするために、ハイブリッドクラウド環境全体で大量の構造化・非構造化データを保管、管理、規制できる必要があります。

AIの運用を成功させるには、組織は適切なワークロードに適したデータベースを適切な価格で見つける必要があります。すべてのデータベースは、信頼性が高く、安全で、応答性が高く、特定のワークロードと要件に合わせて構築されている必要があります。

データへのアクセスと管理の方法を計画する際には、データがアクセスされ管理されるインフラストラクチャーについて特別な考慮が必要になります。

AIを拡張し、データ・エンジニアが最新のワークロードと需要に対応できるようにするために、インフラストラクチャーのモダナイズが必要になる場合があります。多くの組織が、テクノロジーをビジネス目標に整合させ、拡張性を高め、全体的な業績を向上させることに重点を置いた、意図的なハイブリッドクラウド・アプローチに移行しています。

ハイブリッドクラウド・プラットフォームは、環境、ワークフロー、チームの全体で一貫したエクスペリエンスを生み出します。