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徹底解説：AIビジネスを検討するなら知っておきたい、ストレージ基盤の技術要件、導入実務

大量のデータを効率よく蓄積・活用するためのストレージ基盤の構築に向け、どのように準備すべきか。求められる要件とそれを実現するテクノロジーを徹底解説。

【PR】日本アイ・ビー・エム株式会社 提供

　2017年6月6日に公正取引委員会が「データと競争政策に関する検討会 報告書」を公表したことは記憶に新しいと思います。これはビッグデータの独占および寡占化が及ぼす影響を鑑みたものであり、同時にデータが大きな価値を持つことを行政機関が認めた報告書でもあります。

　事実、画像や映像などの非定型データを含む多様なタイプのデータは、モバイル端末やIoT機器の増加と相まってものすごい勢いで生成され続けています。そして、データから知見を獲得するための手法として、アナリティクス、ディープラーニング、AIといった技術は進化を続けています。

　ただし、データ無くしてアナリティクスやディープラーニングは成り立ちません。システム横断的にデータを統合するとともに、コスト効率よく大量にデータを蓄積できる、「データレイク」という言葉に代表されるようなストレージ基盤の構築が重要となります。そして、多様なストレージテクノロジーを組み合わせることで、アナリティクスやAIビジネスの前提となるディープラーニングのためのストレージ基盤の実現が容易になります。

　当セッションでは、大量のデータを利活用するためのストレージ基盤の構築に向け、準備の進め方、求められる要件、実現するテクノロジーについて紹介します。

オンラインセミナーの見どころ

※本セミナーは 2017年6月21日（水）にライブ配信した内容を収録したものです

• 大量データの蓄積と高速なディープラーニングを経済的に実現する方法
• 高速ストレージと大容量ストレージを適材適所で組み合わせるストレージ基盤とは？
• ハイブリッドクラウドで拡がるデータの利活用

講師

日本アイ・ビー・エム株式会社
主任ITスペシャリスト
前田 昇平 氏

システム構築SEを経験し2004年からセキュリティ製品、システム・マネジメント製品等の技術営業を担当、現在はSDS製品群Spectrum製品を担当し日々お客さまにストレージにまつわる提案活動に従事する。日本IBM管弦楽団に所属するが子育て奮闘中につき休団中。

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