AIデータ管理

AIデータ管理とは

AIデータ管理とは、AIテクノロジーを利用して組織のデータ資産を戦略的かつ組織的に管理することで、データ品質、分析、意思決定を向上させることを指し、データを効率的に収集、整理、保存、利用するために使用されるすべての手順、ガイドライン、技術的手法が含まれます。企業のデータ管理には、完全性、アクセシビリティ、セキュリティ、そしてコンプライアンスが求められます。データを収集、保存、検索、変換する際に、正確性、整合性、価値を保証します。この手順は、規制対応、十分な情報に基づいた意思決定、競争力の維持に不可欠です。

AIは、次のような方法でデータ管理を強化します。

  • データクリーニング: AIアルゴリズムがデータセットの問題、不整合、重複を検出して修正できます。正確で信頼できるデータの利用により、誤った意思決定を行うリスクが軽減されます。
  • データノイズの削減: AIは、重要な情報を重要ではないデータから分離して、ノイズを減らすことができます。それによって企業が有益な情報だけを活用できるようになり、時間とコストを削減できます。
  • 欠測データへの対応: インピュテーションや予測モデルなどのAI手法は欠測値を推定できるため、データの精度と価値が向上します。欠測データが調査や結論に及ぼす影響も軽減されます。
  • トレンド検出: AIを利用した分析では、大規模なデータセットにおける傾向、相関、隠れたパターンを検出できます。これにより、組織は市場の変化を予測してプロアクティブに判断することができます。

AIによってデータ管理を強化できるもう1つの手法が自動化で、データプロフェッショナルの負荷を軽減して処理を迅速化します。倫理的および法的利用を実現するためのデータ管理に役立ちます。AIデータ管理では、ビジネスデータの運用にAIを組み込むことでデータ品質が向上します。企業はデータ主導の選択が可能になり、その精度と効果も向上します。

データ分析におけるAIの活用

AIによって大規模なデータ分析を実行できます。AIは、大規模かつ複雑なデータセットの処理、理解、有益な情報の抽出に有効です。データ分析におけるAIの使用事例は次のとおりです。

  • 高度なデータ解釈: AIシステムは、データを自動的に分類することで、正しい理解と有効活用につなげます。このため、手動で分析しにくい非構造化データ (テキストや写真など) に特に効果的です。
  • 高度なパターン認識: AIがデータセットに隠れた相関、傾向、パターンを特定します。有益な情報を引き出してデータ主導の選択を実現したいと考える企業にとっては不可欠な機能です。AIは、金融市場の動向や異常を検出できます。
  • 革新的な予測分析: AIの一部である機械学習は、既存のデータを利用して将来の動向や成果を予測するモデルを作成します。このモデルは、需要予測、リスク評価、消費者行動の予測に役立ちます。
  • 自然言語処理 (NLP) の活用: NLP AIモデルは人間の言語を学習して理解できるため、企業はテキストデータから有益な情報が得られます。主なユースケースに、感情分析、チャットボット、ドキュメントの要約などがあります。
  • 画像および映像分析の変革: AI主導のコンピュータービジョンは映像データを処理および分析できるため、画像と映像から情報を引き出すことが可能になります。たとえば、医療分野では医用画像分析、セキュリティ分野では顔認証に使用されています。
  • 効率的な自動化: AIは、データ分析の手順を迅速化および効率化できます。AIにより、企業における手動のデータクレンジング、異常検知、レポート作成作業を削減できます。
  • 個別対応のカスタマイズ: AIがユーザーの行動と選好を分析して、カスタマイズされた推奨事項やエクスペリエンスを作成します。e-コマースでは、AI主導の推奨エンジンがパーソナライズされた商品を提案することで売上を拡大できます。

効果的な異常検知方法: AIによってデータの外れ値や異常値を特定できることが、不正検知、品質保証、システム監視において重要となります。

データ管理におけるAIの使用事例

AIによってデータの取得、整理、利用を改善できます。データ管理AIの主な用途は次のとおりです。

  • データ統合: AIにより、ソース、フォーマット、構造が異なるデータの統合を自動化できます。MLモデルがデータをマッピングして変換することで整合性が向上し、分析しやすくなります。この機能は、特にさまざまなデータソースを扱う大規模組織で役立ちます。
  • データクリーニング: AIを活用したアルゴリズムがデータフロー、不整合、重複を検出して修正できるため、データ品質が向上します。データクリーニングの自動化によって時間が短縮されるだけでなく、データ主導の誤った意思決定を行うリスクも軽減されます。
  • 分類とタグ付け: AIが内容別にデータを分類してタグ付けするため、データを簡単に検索して取り出すことができます。この機能はコンテンツおよびドキュメント管理に役立ちます。
  • データセキュリティ: AIがサイバー攻撃を検知して回避します。機械学習モデルでは、ネットワークトラフィックとユーザーアクティビティを分析して、セキュリティ侵害につながる恐れのある異常を特定することができます。
  • データストレージの最適化: AIは、アクセス頻度の低いデータをより低コストのストレージ階層に移動します。データへのアクセシビリティが向上する一方で、ストレージのコストが低下します。
  • データ検索: NLPとAIを活用した検索エンジンは、クエリのコンテキストを理解してデータ検索を強化することができます。この機能は、ドキュメントアーカイブとコンテンツ管理システムの両方にメリットをもたらします。
  • バックアップ/リカバリ: AIは、データバックアップを自動化して定期的かつ安全なバックアップを維持できます。AIにより、消失したデータをより迅速かつ正確に復旧できます。
  • データガバナンスとコンプライアンス: AIが機密データを検出して管理することで、GDPRやHIPAAに対応できます。データ保持ポリシーや監査証跡にも役立ちます。
  • データ分析: スケーラブルなAI主導の分析ツールは、データセットから有益な情報を引き出して傾向を特定することができます。この機能は、データ主導の選択や競争力の維持に必要となります。
  • データライフサイクル管理: AIによってデータの保護、保存、アーカイブ、破壊を自動化できます。データは、規制に従って効率的に処理されます。
  • データプライバシーおよび同意管理: AIが同意書の処理とデータ利用の追跡を行うことで、消費者は自身のデータを適切に管理できるようになります。

AIによってデータ管理業務が改善されて効率と正確性が向上し、データ量の増大にも迅速に対応できます。データ品質、セキュリティ、アクセシビリティの向上によって的確な意思決定が可能になり、データ資産の使用率が向上します。

AIによるデータ処理

人工知能 (AI) はさまざまな形式のデータを分析できるため、複雑な情報を評価する際に役立ちます。AIは、次のような手法でデータを処理します。

  • データ前処理: AIはデータをクリーニング、標準化、変換できます。欠測値、外れ値や不整合に対応しながら、分析用のrawデータを準備します。
  • データ変換: AIは、特定の分析ツールや分析モデルで使用できるようにデータフォーマットを変換できます。この機能には、機械学習アルゴリズムや統計分析向けのデータ構造化も含まれます。
  • データ分析: AIは、パターン認識、グループ化、予測モデリングを実行できます。データセットに隠された有益な情報、パターン、つながりを特定することで、組織におけるデータ主導の意思決定が可能になります。
  • 自然言語処理 (NLP): AIは、人間の言語データを分析して感情分析、翻訳、要約に利用できます。NLPによって人間の言語を認識、解釈、合成することで、テキストデータ処理が可能になります。
  • 映像および画像処理: AIコンピュータービジョンは、物体を特定して写真を認識し、映像情報を分析できます。この機能は医療、セキュリティ、製造分野で役立ちます。
  • 音声認識: AIは、音声を理解および翻訳してバーチャルアシスタント、音声制御ガジェット、音声文字変換に活用できます。音声認識により、人間の言葉を理解して応答できます。
  • 時系列分析: AIは時系列データを処理できるため、組織は過去のデータに基づいて将来のパターンを予測し、想定しておくことができます。時系列分析は、金融、気象、需要予測の分野に不可欠です。
  • データビジュアライゼーション: AIは、グラフ、チャート、ダッシュボードを作成できます。データビジュアライゼーションによって複雑な情報が簡素化され、データ主導の意思決定が可能になります。

AIは、こうしたさまざまなデータ処理ツールを活用することで、膨大なデータを効率的に処理して分析し、有益な情報を引き出すとともに、さまざまな分野や業界で合理的な意思決定をサポートします。

人工知能によるデータ管理の強化

  • データクリーニング: データクリーニングには時間がかかり、エラーが発生することも少なくありませんが、AIによってその機能を大幅に強化できます。企業はAIを利用して、データの不整合や誤りを自動的に検出して修正するパラメーターやアルゴリズムを構築できます。たとえば、医療業界におけるAIを活用したソリューションでは、患者の記録を整理して請求データと治療データの正確性を確保することで、請求ミスを削減して患者ケアを向上させることが可能です。
  • データのノイズ: ビジュアライゼーションを行う場合に、データ内の異常値によって有益な情報が得られないことがあります。AIは、データモデルにおけるこうしたエラーの発生を検出して最小限に抑えることで、有益な情報の取得をサポートします。銀行業界では、AI主導の異常検知アルゴリズムが正しい取引と不正な取引を見分けることで、多額の金銭的被害を防止し、企業や顧客を保護することができます。
  • 欠測データ: 不完全なデータセットを扱っている場合、大量のデータを処理することは困難です。AIが欠測データを検出し、それに応じてモデルを更新することで、より大規模かつ正確な評価が可能になります。e-コマースでは、AIアルゴリズムが不足している製品情報を特定して管理することで推奨事項項の正確性を保証するとともに、カスタマー・エクスペリエンスを向上させることができます。
  • データパターン: 大規模なデータセットから特定のパターンを検出するのは時間がかかります。AIで特徴の入力を可能にしてこのプロセスを効率化することで、パターンの特定や新しいパターンの発見を効率的に行うことができます。小売業界では、売上データを分析して消費者のパターンを特定する人工知能 (AI) により、企業は提供する製品やマーケティング戦術をリアルタイムに変更し、変化の激しい市場で競争力を維持することができます。

HPEによるAIデータ管理のサポート

ヒューレット・パッカード エンタープライズ (HPE) は、組織のAIデータ管理をサポートするさまざまな製品・ソリューションを提供しています。こうしたソリューションは、AIおよび機械学習、データ統合、処理、分析、ストレージを最大限に活用します。一部の製品についてさらに詳しく説明します。

HPEデータソリューション: HPEのデータソリューションは、企業の効率的なデータ管理をサポートする製品とサービスで構成されています。HPEは、高性能ストレージアレイおよびバックアップソリューションによってデータを保護します。HPEのデータ分析テクノロジーにより、企業はデータから有益な情報を引き出し、意思決定を強化することができます。

HPE AIソリューション: HPEのAIソリューションは、企業におけるAIの適切な活用をサポートすることを目的としています。これらのテクノロジーはAIを利用して、データ管理における高度な分析、予測モデリング、機械学習を実行します。HPEのAIソリューションは、お客様のAIプロジェクトの発展とともに拡充されており、より大規模なデータを管理および分析する企業をサポートしています。

AI/ML、分析向けのHPE GreenLake: 柔軟性の高いクラウドのようなHPE GreenLake消費モデルをAI/ML、分析に利用できます。企業は、HPEのインフラストラクチャに関する専門知識を活用して、AIと分析をオンデマンドで適用できます。GreenLakeでは、資本支出を行うことなく、AI/MLのワークロードを迅速に実行しながらデータを効果的に処理できます。

データ管理、AI、分析に関するHPEの専門知識を活用することで、企業のデータ資産を最大限に活用できます。こうしたテクノロジーがデータ処理を迅速化してデータを保護し、AI主導の有益な情報を提供します。