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AIと分析のワークロードの優れた価値を実現 – 非構造化データ ストレージに最適な、構造化された計画
主にAIによってデータ生成が急速に拡大しています。ほとんどのデータが構造化されていないことが原因で、多くの企業では、AI分析からインサイトへの変換に苦戦しています。非構造化データのフォーマットは多種多様で、データの保管、管理、保護、活用を困難にします。既存のシステムは、インフラストラクチャのサイロ化、管理の複雑さ、パフォーマンスの低下に直面し、運用とイノベーションを妨げます。また非構造化データは、構造化データの保護も不十分で、セキュリティの脆弱性も引き起こします。AI展開に対応する普遍的なストレージソリューションは存在せず、組織それぞれの優先事項によって異なります。しかし、あらゆるAIストレージには、卓越したパフォーマンス、シンプルさ、効率性が求められます。このホワイトペーパーは、AI主導のビジネス成果達成に向けた非構造化データの的確な管理について解説しています。
データは追いかけるものではなく 活用するもの
ハイブリッドクラウドでは、データは多岐にわたるITシステムに分散しています。このような環境でデータを管理する企業は、さまざまな課題に直面しています。この複雑さは、AI開発や組織の効率向上に非常に重要となる、データアクセスに影響を及ぼしています。データファブリックは、統合されたデータプレーンを用意することで、すべてのデータが単一の場所にあるかのようにアクセスできるソリューションを提供します。この記事では、複数のデータストレージ製品を、ハイブリッドデータ分析に最適化された単一ソリューションに置き換える、データファブリックの機能を取り上げます。
AIモデルのトレーニングに不可欠なデータレイクハウスは、データファブリックの力を借りることで、データの統合とオーケストレーションを実現します。このテクノロジーは、オープンソースツールと統合しながら、データアクセス、管理、セキュリティ、コンプライアンスを合理化します。データファブリックは、一貫したデータアクセスを可能にするグローバルネームスペース、コスト効率を高める自動階層化、暗号化とポリシーベースの制御を通したセキュリティ強化も提供します。データ管理を簡素化し、セキュアなアクセスを確保することで、AIプロジェクトによく見られるデータ管理の不備が元で起こる失敗を解消します。そのため、データレイクハウスを作成して有効活用できるようになり、データスワンプの回避とデータ準備の効率化が容易になります。データファブリックを導入することで、最終的には、AI、製品開発、生産性向上を目的としてデータをフル活用できるようになります。