データ分析基盤は、社内の仮想環境に置くこともできるが、社外のIaaS上に構築する方法もある。それぞれのメリット、デメリットを考えるとともに今後のデータ分析基盤の在り方を占う。
インフラの観点では、ビッグデータ活用をどのような形でサポートするのが最適か――前編『ビッグデータ分析、Hadoop活用の意外な落とし穴』では、多くの企業でシステムの仮想統合が進む中、Hadoopが専用の物理インフラを求める問題点と、その解決策としてHadoopクラスタを既存の仮想プラットフォーム上で迅速に展開できるテクノロジ、「仮想Hadoopクラスタ」を紹介した。
だが一部のアナリストは、「ビッグデータインフラとして仮想化中心のソリューションを使うことには特有の課題がある」と指摘している。
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AIの普及や発展によって、企業が保有するデータの量は膨れ上がっている。その約90％は非構造化データだ。そのため、AIと分析のワークロードをより有効なものにする上では、非構造化データの扱いが非常に重要となる。
Excelやスプレッドシートを用いて社内のデータを管理している企業は少なくない。しかし、それにより、データの閲覧や管理、共有などにおいて問題が発生している企業も多い。データ活用を加速するためには、どのような体制が有効なのか。
ビジネスの成果を挙げるためにデータ活用の取り組みが進む一方、分散するデータが足かせとなり、データの価値を引き出せていないケースも多い。その解決策となるAI対応のデータ基盤を構築する方法について解説する。
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