データレイクの“沼化”を防いでAI活用を促進、次世代データ基盤の6つの強み

　DXの実現に不可欠となったAI活用だが、実際に成果を上げている企業は多くない。その原因は、学習モデルや分析用のデータが見つからない、探せてもそのままでは使えないという点にある。しかし、データ活用のためにIT環境を整備しようとしても、準備には膨大な時間がかかる。実際に、全体工数の約8割近くを準備が占めるともいわれている。

　重要なのは、ユーザーがどんなロケーションでも、構造化／非構造化など多様なデータを取得できることだ。また、学習モデルの精度を高めるには、結果をデータ基盤にフィードバックすることも重要になる。最近は、社内外から調達したデータをデータレイクに溜め込むというトレンドがあるが、一般ユーザーはフィールド名の意味をすぐに理解できないため、利用が進まない現状もある。

　そこで必要なのが、データカタログを作って誰もがデータを見つけやすい工夫を凝らし、AIとデータのPDCAサイクルを回せる仕組みを作ることだ。本資料では、その実現策となり得る、次世代データ基盤の6つの特長を紹介する。収集／編成／分析／活用・管理の4ステップに基づき、データレイクの“沼化”を防いでAI活用を実現する同ソリューションの実力を確認していこう。