Day、DataTechという、3つのイベントを開催しております。それぞれ編集部独自の切り口で、業界トレンドや最新事例を網羅。最新の動向を知ることができる場として、好評を得ています。Academy」や、すべてのITパーソンに向けた「新エバンジェリスト養成講座」などの講座を企画しています。EnterpriseZine編集部ならではの切り口・企画・講師セレクトで、明日を担うIT人材の育成をミッションに展開しております。市場を勝ち抜く企業はどこにEnterpriseZine編集部が最旬ITトピックの深層に迫る。ここでしか読めない、エンタープライズITの最新トピックをお届けします。3AIを始めるなら、具体的には何から始めたらいい?「AIで使える」にはデータレイクがあればいい?谷川:本当に「AIで使える=AIレディ」にするにはどうするかに話を移していきます。企業のデータをAIレディにするには、改めてデータウェアハウスを整備した方がいいんじゃないかと思うんですが。平井:データウエアハウスでは分析モデルが先に決まります。データの前処理まではデータウェアハウスもAIもほぼ一緒です。インプリするタイミングが違います。AIだとデータサイエンティストやそれに近い人が試行錯誤しながらデータを作ります。この違いは大きく、データウェアハウスではないです。使えるデータがあっても、それだけではAIレディには十分ではないです。ものになれば、そうですね。谷川:データレイクと呼ばれていたものがAIや機械学習のデータのソースになるでしょうか?平井:私の印象だとデータレイクとは、もともとデータウェアハウスとの対比で出てきたものです。「データは倉庫よりも、湖に貯めておけ」と。貯めておく貯水池です。データレイクは当初NoSQLのキーバリュー型データをためるものでしたが、最近ではファイルシステムのようにとらえられてきているという気がします。谷川:データレイクを作っていてもAIレディにはならない?平井:たぶん。今のデータレイクだと何の前処理もしていません。谷川:IBMの主張だとデータレイクはどうですか?野間:一般的なデータレイクは「いろんな本を何でも置いておけるような大きな倉庫、レスポンスの良い倉庫を用意しました」で止まっています。IBMの考えは「自分に必要なデータをすぐに使えるように、図書館みたいに整理整頓されたものを作っていきましょう」です。これがIBMが考えるデータレイクのあるべき姿です。谷川:それがエンタープライズデータカタログとなりますか?野間:はい、そうなります。谷川:具体的には何をするものでしょうか。野間:例えば複数のデータソースがあったとして、元のソースは何か把握できるようにします。リレーショナルデータベースなのか、その表はどのような定義なのか、物理的な部分をカタログ化していくことができます。加えて、データを社内の業務で使う共通言語で紐付けすることができます。工場Aで使う「プロダクトID」と、工場Bで使う「プロダクトID」は同じ用語でも意味合いが違うことがあります。した用語の定義や紐付けを行います。1つ、データの来歴管理もできます。「この分析に使っているデータはどのデータソースから来て、このようなバッチ集計を経ていた」といった履歴が分かります。してデータを利用するユーザーにわかりやすいデータリソースとして定義します。谷川:先ほどの三澤さんの講演では自動的にメタタグをつけるとかおっしゃっていたような。手でやるならすごい手間だけど、楽になるのでしょうか。野間:データを検索していく部分では自動化できます。企業内の用語統一となると、そこは人が頑張らないといけません。一度カタログを作っておけば、次に他の部門とコラボレーションする時に共通言語で進められるので、いろんな人が同じデータを参照して分析できるようになります。システム子会社でシステムエンジニアを経験した後にIT系のライターとして独立。エンジニア視点で記事を提供していきたい。取材・記事も担当しています。Day、DataTechという、3つのイベントを開催しております。それぞれ編集部独自の切り口で、業界トレンドや最新事例を網羅。20:10INFORICH、新サービス「CheerSPOT」「NaviSPOT」を発表──黒字転換で事業拡大へ新着記事一覧を見るイベントイベントカレンダーを見る講座イベントカレンダーを見る「EnterpriseZine」(エンタープライズジン)は、翔泳社が運営する企業のIT活用とビジネス成長を支援するITリーダー向け専門メディアです。データテクノロジー/情報セキュリティ/システム運用の最新動向を中心に、企業ITに関する多様な情報をお届けしています。イラストの無断転載を禁じます。記載されているロゴ、システム名、製品名は各社及び商標権者の登録商標あるいは商標です。