どれだけAIを導入してもムダ……「使えない企業」に共通する“データ地獄”の闇
- ありがとうございます！
- いいね！した記事一覧をみる
会員（無料）になると、いいね！でマイページに保存できます。
生成AIの導入が進む一方で、「AIを活用できていない」と悩む企業が後を絶たない。その背景には、システムやクラウドごとに散在するデータ、コピーした時点で劣化する鮮度、そして爆発的に増え続ける容量といった“データ地獄”が横たわっている。さらに、ガバナンスやセキュリティ、海外規制といった課題も複雑に絡む。AI活用の真価を引き出すには、まず「データの整備」が不可欠だ。本稿では、“使えるデータ”をどう整えるか、突破策に迫る。
（Photo/Shutterstock.com）
“データ地獄”に立ちはだかる「3つの制約」
生成AIの活用が加速する中、企業が保有する大量のデータの価値を最大限に引き出すには、まず「自社データを活用できる状態」に整備しなければならない。だが現実には、データはシステムごと、またはオンプレミスやクラウドといった環境ごとに散在しており、横断的な活用には多くの壁が立ちはだかる。
一見シンプルに思える「データをコピーして集約する」手法も、実際にはデータの鮮度劣化や、容量の爆発的増加といった副作用を伴う。
こうした壁を打開する手段として注目されているのが「データレイクハウス」というアーキテクチャーだ。だが、従来型の設計には以下の3つの制約がつきまとう。
1つ目は、特定のクエリエンジンに依存し、柔軟な分析が難しいこと。2つ目は、単一クラウドに閉じた構成では、オンプレミスやマルチクラウドとの連携が難しいこと。3つ目は、データガバナンス機能が限定的で、センシティブな情報の活用に不安が残ることだ。
これらの制約を乗り越えなければ、AI戦略は「理想論」で終わる。では、どうすれば“自社データをAIが自在に扱える状態”を実現できるのか？──その答えは、次世代データレイクハウスにある。
一見シンプルに思える「データをコピーして集約する」手法も、実際にはデータの鮮度劣化や、容量の爆発的増加といった副作用を伴う。
こうした壁を打開する手段として注目されているのが「データレイクハウス」というアーキテクチャーだ。だが、従来型の設計には以下の3つの制約がつきまとう。
1つ目は、特定のクエリエンジンに依存し、柔軟な分析が難しいこと。2つ目は、単一クラウドに閉じた構成では、オンプレミスやマルチクラウドとの連携が難しいこと。3つ目は、データガバナンス機能が限定的で、センシティブな情報の活用に不安が残ることだ。
これらの制約を乗り越えなければ、AI戦略は「理想論」で終わる。では、どうすれば“自社データをAIが自在に扱える状態”を実現できるのか？──その答えは、次世代データレイクハウスにある。
今すぐビジネス＋IT会員に
ご登録ください。
すべて無料！今日から使える、
仕事に役立つ情報満載！
-
ここでしか見られない
2万本超のオリジナル記事・動画・資料が見放題！
-
完全無料
登録料・月額料なし、完全無料で使い放題！
-
トレンドを聞いて学ぶ
年間1000本超の厳選セミナーに参加し放題！
-
興味関心のみ厳選
トピック（タグ）をフォローして自動収集！
関連タグ
タグをフォローすると最新情報が表示されます
