データの品質が低いと、最も野心的な人工知能(AI)の取り組みでさえも失敗に終わり、経済的損失や戦略的な後退につながる可能性があります。IBM® DataStageなど最新のデータ統合ソリューションは、以下の機能を強化するために設計されたテクノロジーを開発者、エンジニア、企業に提供することで、これらの課題に対処します。
堅牢なデータ統合フレームワークを採用することで、企業はデータの正確性、タイムリーさ、価値を保証し、AI投資利益率を最大限に高め、組織全体で情報に基づいた意思決定を促進できます。
ビジネス・リーダーは、生成AIが収益に大きな影響を与える可能性が大きいため、その導入を強く迫られています。生成AIは、今後10年以内に世界の GDPを7%引き上げると予想されています。調査会社のGartner社は、2026年までに企業の80%が基盤モデルを既に導入済みか、または導入を計画しており、生成AIを採用すると予測しており、AIイニシアチブをサポートする必要性がこれまで以上に高まっています。
しかし、AIを拡大する企業は、主にデータ関連の問題により、参入に大きな障壁に直面しています。組織は堅牢なAIモデルを構築し、正確な洞察を得るために信頼できるデータを必要としますが、今日のテクノロジー環境では、AIイニシアチブを妨げる前例のないデータの課題が生じています。Gartner社によると、2025年末までに、データ品質の低さを理由に、少なくとも30%の AIプロジェクトが概念実証後に放棄されることになります。
特にさまざまな形式や場所でのデータの爆発的な増加を考慮すると、クリーンで一貫性があり信頼性の高いデータは、AIの投資収益率を最大化するために不可欠です。AI対応データは、データ・ファブリック・アーキテクチャーを使用するエンタープライズ・アプローチによって加速できます。これにより、組織全体でデータが民主化され、タイムリーで信頼できるビジネス対応データが確保されます。データ・ファブリックを成功させるための重要な柱はデータ統合です。
データ統合はデータ・ファブリックの重要な要素であり、AI、ビジネス・インテリジェンス(BI)、分析のユースケース全体でデータの使いやすさを向上させるための重要なコンポーネントの1つです。企業が繁栄するためには、さまざまなソースからのデータを統合することが不可欠です。これにより、企業は貴重な洞察を得て、より適切な意思決定を行い、新たな収益機会を発見し、業務を効率化することができます。しかし、従来のデータ統合の実践とテクノロジーは、多くの場合、いくつかの障害に直面します。
最新のデータ統合ソリューションは、次の機能を提供することでこれらの課題に対処します。
IBMは、データ統合分野で信頼されるベンダーであり続け、20年近くにわたって業界をリードするツールを提供してきました。今日のハイブリッドクラウドとAI環境における企業のニーズを満たすために、IBMは次世代のDataStageを導入しました。これは、業界をリードするパフォーマンスと柔軟性を備え、データを移動および変換するジョブの設計、開発、実行を支援し、企業がデータの真の可能性を引き出せるようにする最新のデータ統合ソリューションです。
次世代のIBM DataStageが開発者、エンジニア、企業にどのような力を与えるかについては、技術ブログをご覧ください。
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