AI の成功に向けてデータ資産を準備へ

人工知能 (AI) について語るとき、決まり文句を言わずにはいられない人が多くいます。今日、AI は私たちの周りにあふれています。そして、その文化的な影響が何であれ、その急速な進化はさまざまな業界で広く採用されるようになっている。議論の多くは、機械知能が私たちの生活やビジネスを豊かにするために何ができるかということに焦点が当てられている。しかし、データについて、そしてすべての AI システムが動作するためにデータにどう依存しているかについてはあまり語られていないようです。

人工知能におけるデータベースの健全性の重要性

AI 主導の経済では、データベースとデータベースの健全性の重要性をいくら強調しても足りません。人間の知能は人間の脳の 1 つのインスタンスにまで絞り込むことができますが、人工知能の例を 1 つのデータベースや 1 つのテクノロジーにまでさかのぼれるものはほとんどありません。AI システムに必要なデータの量は膨大です。そのデータはすべて、オンプレミス、クラウド、ハイブリッド ソリューションなど、どこかに保存されている必要があります。

AI で使用されるデータのストレージ ソリューションは、非常に大量のデータを処理し、高いスループットと低いレイテンシを実現できなければなりません。同時に、データの耐久性と可用性も確保する必要があります。クラウド ストレージは、シームレスなデータ アクセス、スケーラビリティ、柔軟性のおかげで、特に AI ワークロードに適しています。何よりも、データベースは可能な限り効率的に動作する必要があります。パフォーマンスの低いアプリケーションに対する許容度は一般的に低く、パフォーマンスの低い AI に対する許容度はほぼゼロです。

ユーザのデータ資産

データ資産について話すとき、データの保存に使用されるインフラストラクチャを指すこともあります。より広い意味では、データ資産には、アプリケーションにデータを供給し、ビジネスの継続的な成功を確実にするために企業が使用するデータを取得、処理、保存するためのアプローチと取り組みが含まれます。AI を検討しているほとんどの企業は、既存のデータベースと企業データを AI と組み合わせて使用​​します。特別に作成されたデータセットを使用する企業も多くあります。

企業で AI を導入することを検討している場合、心に留めておくべき重要なポイントがいくつかあります。1 つ目はデータの品質です。データの取り扱い方や保存場所に関係なく、データの質と量は信頼性の高い AI システムを作成する上で非常に重要です。データの品質が悪いと、AI モデルと分析に悪影響を及ぼします。AI が意思決定プロセスに使用される場合、不正確または不完全なデータは、誤った予測や最適ではない洞察につながる可能性があります。

次にデータ管理です。これは非常に幅広いトピックですが、本質的には、適切なデータ管理とは、データを安全に収集、保存、使用することです。明確に定義されたポリシーと標準を持つことは、データの一貫性とセキュリティを確保するのに大いに役立ちます。

最後に、データベースのパフォーマンスがあります。データがどれほど優れていても、またはデータ ガバナンスがどれほど厳格であっても、データベースが適切に機能していなければ、リスクは深刻になる可能性があります。クエリの処理、データの取得、トランザクションの実行が遅れると、アプリケーションの速度が低下し、ユーザーの不満や顧客エクスペリエンスの低下につながります。システム クラッシュ、予定外のダウンタイム、アプリケーションの応答性の低下は、収益機会の喪失につながる可能性があります。データベース操作が非効率的だと、運用コストが増加する可能性があります。データの不整合、エラー、または損失は、データの整合性を損ない、会社を法律および規制のコンプライアンス リスクにさらす可能性があります。

すべてはデータから始まる

AI システムからの入力ではなく出力に重点が置かれることが多いため、人工知能とデータベースの関係は必ずしも明確ではありません。機械学習は、コンピューター サイエンスで最も要求の厳しいシステムの要件に合わせて調整された最適化されたデータベースに依存します。AI 以外にも、パフォーマンスの低いデータベースによって生じる問題のリストは無限であり、データベース監視および管理ツールの必要性は明らかです。