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ォームとして、「レイクハウス」が注目を集めている。
そうした中、株式会社マクニカは、レイクハウス・プラットフォームを提供するDatabricks Inc.（データブリックス）と販売パートナーシップを締結し、機械学習の統合プラットフォーム「データブリックス レイクハウス・プラットフォーム」の取り扱いを、2022年10月5日より開始することを発表した。
今回マクニカが取り扱いを開始する「データブリックス レイクハウス・プラットフォーム」には、大きく3つの特徴がある。
1つ目が、非構造化データから構造化データ（テキスト・画像・動画・音声データなど）といった、様々なデータタイプを保存することができる。これらのデータは、データブリックスのWeb画面からSaaS利用が可能だ。
2つ目が、マルチクラウド対応と、オープンなアーキテクチャだ。
「データブリックス レイクハウス・プラットフォーム」では、利用する環境をユーザが選択、調整することが可能。主要なパブリッククラウドプラットフォームから環境を選択し、必要なリソースだけを利用できる。
プラットフォームの全てのコンポーネントは、オープンソースで構成されているため、特定のテクノロジーへ依存することなく、アーキテクチャの構築や将来的な変更も可能だ。
3つ目が、データサイエンス、機械学習、データベース言語であるSQLなど、多様な領域のワークロードに対応している点だ。これら全てのワークロードを実施するには、複数のツールが必要になる場合があるが、「データブリックス レイクハウス・プラットフォーム」では全て同じデータリポジトリを使用する。
IoTに関する様々な情報を取材し、皆様にお届けいたします。
からの記事と詳細 ( マクニカ、データブリックスの機械学習統合プラットフォームの取り扱いを開始 - IoT NEWS )
https://ift.tt/VtYlnbA
No comments:
Post a Comment