コンテンツ情報
公開日 |
2020/10/26 |
フォーマット |
URL |
種類 |
製品資料 |
ページ数・視聴時間 |
40分42秒 |
ファイルサイズ |
-
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要約
企業が競争を勝ち抜くためにデータ活用が不可欠であることは間違いない。しかし、爆発的に増加するデータを活用するためには、運用コストを最適化しつつデータを保管するための仕組みが求められる。また、今後は8割が非構造化データになるといわれており、そこから利用可能なデータを見つけ出すための工夫も必要となるだろう。
この他にも、高いスキルを持ったデータサイエンティストが不足する状況でAIのデータ学習をどう実行すればよいのか、パフォーマンス管理やセキュリティ対策をどうすればよいのかといった点を、多くの企業が課題としている。それでは、これらの課題を解消するために、いま選ぶべき手法とはどのようなものだろうか。
本コンテンツでは、データの流れを「ためる」「整える」「学習する」「業務への適用」の4つのフェーズで整理し、それぞれで留意したいポイントや、課題解決の手法を解説する。ハイブリッド/マルチクラウド向け、AI/ビッグデータ向けなどの多様なストレージや関連ソリューションについても紹介されているので、ぜひ参考としてもらいたい。