ガートナーが警鐘、AI時代に潜む「データ管理の罠」…革命実現する「3つの技術」とは

変革期に突入したデータ管理の現状

　AIの普及により、さまざまな分野でビジネスの在り方に変化が訪れつつあるが、それはデータ管理においても例外ではない。

　データ管理を取り巻く現在の状況について「われわれは今、大規模なAI主導のフィードバック・ループの出発点にいます」と表現するのは、ガートナー シニアディレクター・アナリストのプラサード・ポア氏だ。

　ポア氏によると、この起点となるのが、後述するPython、Spark、オープン・テーブル・フォーマット（OTF）という3つのテクノロジーの普及だ。

　これらが広まることで市場が拡大し、コスト削減と品質向上が進めば、大規模言語モデル（LLM）によるコード生成の精度向上につながる。これによって、データ管理を含むさまざまな分野のツールや分析機能も高度化していくという。

　このループはすでに動き始めており、回り続けることでデータ管理の自動化やエージェント化が加速していくという。

　一方、多くの企業では個別のシステムがサイロ化し、データ管理の複雑化やコスト増大を招いている。こうした状況がAI導入の足かせになっている実態がある。

　この課題を解決するために、ガートナーが提唱するのが「データエコシステム」という概念だ。バラバラに存在するシステムを人手でつなぎ合わせるのではなく、データ活用に必要な機能が最初から統合された環境、いわば「組み立て不要」のデータ基盤である。


　具体的には、構造化・非構造化データを問わず、すべてのデータを組織の中心に置き、その周囲に分析ツールやAIモデル、アプリケーションなどを配置する構造を取る。これらを統合する役割を担うのが「データ・ファブリック」であり、AIとメタデータ（属性情報）を活用してデータとアプリケーションを結び付ける、データエコシステムの中核技術である。

　こうした「組み立て不要」のデータ基盤を整えることが、AI時代のデータ管理には不可欠だとポア氏は説く。 【次ページ】データ管理で革命を起こす「3つの技術」の正体は