データ統合による AI 向けデータの準備

はじめに

データは人工知能 (AI) を動かす燃料です。データの品質が低く、アクセスが困難で、統合されていなければ、AI の回答には偏りや不正確さが生じ、ビジネスに悪影響を及ぼす可能性があります。

データ統合は、AIの成功のためにデータを準備する上で重要なステップです。
さまざまなソースや形式のデータを1つの統合されたビューにまとめれば、データの出所や構成方法に関係なく、すべてのデータに簡単にアクセスしてその分析を行うことができます。
データ統合により、データの正確性、完全性、信頼性も確保されます。これは、AI の取り組みの成功に不可欠な要素です。

以下のチェックリストは、データ統合における重要なステップと検討事項の概要を示しています。

AIのためのデータ統合

• データ統合の目標と範囲を決める
• 現在のデータ環境を評価し、データソースを知る
• データ統合のための適切なアプローチ やパートナー、ツールを選ぶ
• データ統合のアーキテクチャと パイプラインを設計して実装する
• プロセス全体でデータ品質とデータ ガバナンスを確保する
• データ統合のパフォーマンスと成果を 監視し、最適化する

詳しくは電子ブックをお読みください。