【dbts2024 レポート】データこそがAIのビジネス活用における最重要ポイント！ ユーザーが喜ぶ最新のデータプラットフォーム

こんにちは、エンジニアリング部沼田です。
db tech showcase 2024 1日目のB2セッションである「データこそがAIのビジネス活用における最重要ポイント！ ユーザーが喜ぶ最新のデータプラットフォーム」のレポートをお届けします。

セッション概要

AIをビジネス価値のあるものにするためには何が一番大切でしょうか？
それはデータです。
モデルを作成するためにはデータの加工を行うことは避けて通ることはできませんし、
そのモデルによる推論を行うためにももちろんデータは必要です。
そんなAIの利用に書くことのできないデータですが
皆さんはどのようなデータプラットフォームでデータを処理し、
AIに供給していますか？
データを利用するユーザーすなわちデータサイエンティストにも
ビジネスユーザーにも喜ばれるデータプラットフォームは
どのようなものかをお知らせします。ぜひご参加ください

スピーカー名：日本テラデータ株式会社
テクノロジーセールス事業部
IoX担当マネージャー
澤井 哲也 様

はじめに

データと課題の関係性

良いデータは良いAIを作ります。しかし、データの質を保つためにはいくつかの課題があります。まず、データの利用目的を明確にすることが重要です。また、データガバナンスの整備も必要不可欠であり、データの一貫性や正確性を保つためのルール作りが求められます。綺麗に整頓、明確化されたデータによって、より効率的かつ賢いAiが実現されるのです。
また、オープニングセッション(db tech ? data tech ? AI tech ? db tech showcaseに参加するエンジニアが取り組むべき課題)で弊社 CEO 森田が「AI Needs Data More Than Data Needs AI」という言葉を紹介しましたが、データが AI を必要とする以上にAI はデータを求めます。そしてそれはより整頓された使えるデータでなければいけません。

データガバナンスとビジネスドメイン間の連携

データガバナンスは、データの収集、管理、利用に関する方針や手順を整えることで、データの質を確保するための重要な要素です。また、ビジネスドメイン間の連携も欠かせません。各部門が共有するデータの一貫性を保ち、相互に連携することで、より効果的なデータ活用が可能になります。

セッション内容まとめ

このセッションでは、データの重要性とその質を保つためのポイントについて詳細に解説されました。データサイエンティストやビジネスユーザーがデータ分析を楽しめる環境を整えることが、AIビジネスの成功に繋がります。正しいデータを集め、データ変更や遅延がないようにすることが重要です。前項でもご紹介した「AI Needs Data More Than Data Needs AI」の言葉が示すように、データの価値を最大限に引き出すことがAI活用の鍵となります。

聴講した感想

このセッションを通じて、データプラットフォームの重要性とその構築方法について深く理解することができました。データの質を保ち、ユーザーが快適に利用できる環境を整えることが、AIビジネスの成功に直結するという点が非常に印象的でした。また、「AI Needs Data More Than Data Needs AI」という視点から、データの持つ本質的な価値についても再認識することができました。

アーカイブ動画配信のご案内

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