2023 年 10 月 4 日
人工知能 AI は現在、企業がデータを活用して業務を再発明し、顧客エクスペリエンスを向上させ、競争上の優位性を維持する方法の最前線にいます。それはもはや「あったら便利」ではなく、成功に不可欠な要素です。 データ戦略。 AI を成功させるための最初のステップは、AI を強化して拡張するための信頼できる管理されたデータにアクセスすることです。と オープンデータのレイクハウスアーキテクチャ このアプローチを活用すれば、チームはデータの価値を最大化して AI をうまく導入し、より優れた、より迅速な洞察を得ることができます。
なぜ AI にはオープンデータ レイクハウス アーキテクチャが必要なのでしょうか?
これを考えてみましょう。 IDCによる予測 AI への世界的な支出は 300 年に 2026 億ドルを超え、26.5 年から 2022 年までの年間平均成長率 (CAGR) は 2026% になることが示されています。 IDCの調査 回答者の 2 分の 3 が AI 主導のデータ分析を使用していると報告しましたが、ほとんどの回答者は、このタイプの分析に利用できる管理データの半分未満であると報告しました。実際、IDC DataSphere の調査によると、IDC は 10,628 エクサバイト (EB) のデータが分析すれば有用であると判断される一方、5,063 年に分析されたのは 47.6 エクサバイト (EB) のデータ (2022%) のみであると推定しました。
A データレイクハウス このアーキテクチャは、データ ウェアハウスのパフォーマンスとデータ レイクの柔軟性を組み合わせたもので、 今日の複雑なデータ環境の課題に対処する そして AI を拡張します。通常、データ ウェアハウスは、それ自体では高いストレージ コストによって制限され、AI および ML モデルのコラボレーションとデプロイメントが制限される一方、データ レイクはデータ サイエンス ワークロードのパフォーマンスを低下させる可能性があります。
ただし、レイクとウェアハウスの力を 1 つのアプローチ (データ レイクハウス) に統合すると、組織は分析と AI プロジェクトをより信頼性高く実行できるというメリットを実感できます。
レイクハウスなら簡単に組み合わせられるはず 新製品 さまざまなソースからのデータ、 ミッションクリティカル 既存のリポジトリに存在する顧客およびトランザクションに関するデータ。この組み合わせから、新しい洞察と関係が見つかります。また、レイクハウスは定義メタデータを導入して明確さと一貫性を確保し、より信頼できる管理されたデータを実現できます。
これらすべてが AI の使用をサポートします。そして、AI (教師あり機械学習と教師なし機械学習の両方) は、多くの場合、これらの新しいビッグデータの洞察を大規模に解き放つ最良の方法、または場合によっては唯一の方法です。
オープンデータ レイクハウス アーキテクチャは AI をどのようにサポートしますか?
入力します IBM watsonx.dataは、オープン データ レイクハウス上に構築された目的に適したデータ ストアで、どこにいてもすべてのデータに対して AI ワークロードを拡張します。 Watsonx.data は、IBM の AI およびデータ プラットフォームである watsonx の一部であり、企業がビジネス全体に AI の影響を拡大および加速できるようにします。
Watsonx.data を使用すると、クラウドとオンプレミス環境全体に展開された共有メタデータ層を使用して、ユーザーは単一のエントリ ポイントを介してすべてのデータにアクセスできます。オープン データとオープン テーブル フォーマットをサポートしているため、企業は、Parquet、Avro、Apache ORC などのベンダーに依存しないフォーマットで大量のデータを保存できるほか、Apache Iceberg を活用して、オープン テーブル フォーマットを通じて大量のデータを共有できます。高性能分析。
目的に適した複数のクエリ エンジンを活用することで、組織はコストのかかるウェアハウス ワークロードを最適化でき、さまざまなワークロードや分析や AI のユースケースのために複数のリポジトリにデータのコピーを保持する必要がなくなります。
最後に、セルフサービスの共同プラットフォームとして、チームはデータを扱うデータ サイエンティストやエンジニアのみに限定されなくなり、技術者以外のユーザーにも作業を拡張できるようになりました。今年後半、 watsonx.data は watsonx.ai 生成 AI を導入します ユーザーがデータを操作する方法を簡素化および高速化する機能と、会話型の自然言語インターフェイスを活用して、自然言語を使用してデータとメタデータを検出、拡張、洗練、視覚化する機能を備えています。
データと AI 戦略の次のステップ
時間をかけて、オープン データ レイクハウス アプローチを使用して、エンタープライズ データと AI 戦略がデータの規模と AI の影響に対応できるように準備を整えてください。 watsonx.data を使用すると、場所を問わず、すべてのデータの AI ワークロードを拡張できるデータ レイクハウスの利点を体験できます。
watsonx.data の 30 分間のライブ デモをリクエストする データレイクハウスのアプローチに関する IDC の調査にはここからアクセスできます
人工知能の詳細
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- 情報源: https://www.ibm.com/blog/achieve-your-ai-goals-with-an-open-data-lakehouse-approach/
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- 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
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