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ビジネスにおいてAI活用を実現するためには、分析対象となるデータの効率的な取り込み・分析・可視化が... ビジネスにおいてAI活用を実現するためには、分析対象となるデータの効率的な取り込み・分析・可視化が必要となるが、「データウェアハウス」(処理後のデータを保管するためのデータストレージ)を導入すると、ストレージ内の既に処理されたデータをAI活用の分析対象として活かすことはできない。 一方、AI活用のためのプラットフォームである「データレイク」(元データをビッグデータとしてそのまま保管するデータストレージ)では、処理されていないデータを加工して利活用するためには専門的な知識や工数が必要となる。 同じデータであっても活用方針の違いから保存先・保存方法を変える必要があるため、多くの企業や組織でデータの分断・重複・サイロ化が進み、ビッグデータ活用・AI活用を妨げる課題となっている。 そこで、データウェアハウスとデータレイクの要素を持ち、処理後のデータも未処理のデータも一括して保管可能な統合プラットフ
2022/10/06 リンク