データ統合・活用を促進する、“AIによるAIのための”データベース構築法とは？

　データ環境は多くの組織において複数に分散されている。例えばデータウェアハウスやHadoopクラスタ、リレーショナルデータベースなど、データの特性によって格納場所が異なる。このデータ分散によって、部署間の分断が生まれ、データのサイロ化も進んでいく。

　AI活用を推進していく中でデータが今後も増え続けることを考えると、こうした課題は速やかに改善していく必要がある。その解決策は、データへのアクセスをシングルポイントで行えるようにすることだ。そして、この実装を可能にするのが、データフェデレーション、すなわち、物理的なデータの場所や構造を意識することなく、データを仮想化によって統合するシステムの構築である。

　本資料では、データフェデレーションだけにとどまらず、抽象化レイヤーを配置することで、より使いやすくなったAIデータベースを紹介する。AIとML（機械学習）を取り込み、AIで強化され、AIのために構築された統合ソリューションは、データ管理を単純化、高速化、インテリジェント化するので、データを新たな形で利用できるようになるという。高度なMLクエリ最適化なども解説しているので、AI指向の組織作りの参考にしてほしい。