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データマイニング、ビッグデータ、データサイエンス、機械学習/AI等のバズワードとともに、
DWH、Hadoop、データレイク、CDPと、企業はデータ活用のたびに新たな基盤を構築してきました。
しかしその多くは「箱を作ること」が目的化し、次々に追加の基盤検討構築され、様々なデータがサイロ化している企業様を多くお見掛けします。
更に今、生成AI活用への期待が高まる中、全データを統合した「AI基盤を整備しなければ」という機運が再び高まっています。
しかしそのアプローチを誤れば、コストと時間だけを費やしてまた同じ轍を踏むことになりかねません。
全データを統合してからAIに活用しようとする「基盤先行型」アプローチには、構造的な落とし穴があります。
先行して構築した既存の複数基盤を統合しようとすると、IF開発コストの肥大化・他部門との調整が重なり、重厚長大な構想へと膨れ上がります。
要件定義の段階では「欲しい」と思っていたデータが実際に分析してみると不要だった、逆に必要なデータが後から発覚するというケースも頻出します。
ROIが出るまでの期間が長期化し、投資が息切れした結果、またサイロが一つ増えるだけに終わってしまうのが実情です。
本セミナーでは、箱作りを繰り返してきた企業が陥る典型的な失敗パターンを整理した上で、
分析・利用シーンから逆算して必要なデータだけを絞り込み、データ統合と生成AI実行基盤を同時に構築する「分析・利用先行型アプローチ」を具体的に解説します。
そのうえで、特定ベンダーに依存しない設計思想のもと、BigQuery・Snowflake・Redshift・Azure Synapse/Fabricなど全ての基盤で構築可能な、生成AIの活用でも活躍できるベンダーフリーなデータ統合基盤の構築ノウハウをお伝えします。
テレビ局のレポーティング自動化・5流通800店舗の小売りID-POSデータ統合・小売流通業の需要予測基盤など業種横断等100件以上の支援実績をもとに、
スモールスタートで3ヶ月以内にROIを確保しながら段階的に拡張していく進め方と、自社で取り組む際の具体的なイメージをお持ちいただける内容です。
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