EBOOK
統合されたデータとコンテキストでエンタープライズAIを強化
先進的な企業はSnowflakeを活用してSAPデータをAI-readyな基盤へと転換することで、リアルタイムインサイトを獲得してスケーラブルなAIアプリケーションを実現しています。
本書では、次の内容を取り上げています。
エンタープライズAIにおいて、エンタープライズデータ戦略の根本的な転換が求められる理由
レプリケーション過多のアーキテクチャに潜むリスク
データセマンティクスがAIの精度と信頼性に与える影響
SAPとSnowflakeによるリアルタイムでガバナンスの効いたAIの実現方法
財務、サプライチェーン、顧客体験における実際のユースケース
SAPデータをエンタープライズAIの優位性に変える
ソフトウェアの未来は対話的です。データ基盤もこの未来に対応する必要があります。
AIが実験フェーズから実環境への展開へと移行するなかで、企業は意思決定のあり方を見直しています。ビジネスユーザーは、ダッシュボードへのクエリやレポート作成の依頼なしに、自然言語で質問するだけでただちに回答を得られるようになりつつあります。しかしAIの性能は、その背後にあるデータの質に依存します。
従来のデータアーキテクチャがエンタープライズAIを制約する理由
多くのレガシーデータアーキテクチャはレポーティングを目的に構築されたものであり、AIドリブンな意思決定には対応していません。そのため、以下の重大な障壁をもたらします。
- 高レイテンシーのデータパイプライン：インサイトの遅延と運用コストの増大を招く
- ビジネスコンテキストの喪失：SAPデータが複数のシステムに複製されることによって生じる
- 断片化したデータガバナンス：制御に一貫性がなく、リネージが不明瞭
- 信頼性の低いAI出力：定義の不整合やセマンティクスの欠如に起因する
結果：エンタープライズAIのイニシアチブがスケールせず、測定可能な価値を生み出せない
新しいアプローチ：統合されたAI-readyなデータ
AIで成果を上げるためには、データにアクセスできるだけでは不十分です。AIが真に理解できる信頼性とガバナンスを備えたセマンティックリッチなデータが不可欠となります。
本書では、SAPとSnowflakeの連携によって実現する新たなアーキテクチャを紹介します。
- ゼロコピーの双方向データ共有： 移動や複製の必要なしにSAPデータへのアクセスを可能にする
- ビジネスコンテキストとセマンティクスの保持： 意味、階層、リレーションシップをそのまま維持できる
- 統合されたビジネスデータファブリック： アナリティクス、アプリケーション、AIのための一貫性とガバナンスが確保されたレイヤー
- リアルタイムのAI-readyなデータアクセス：意思決定、自動化、インテリジェントアプリケーションを大規模に推進する
スケーラブルで信頼できるAIのための基盤構築
AIの成功はモデルだけで決まるものではありません。鍵となるのはデータです。
AI時代に勝利する組織とは、複雑さやリスクを増大させることなく、コンテキストを維持した信頼性の高いリアルタイムデータを全社的に提供できる組織です。本書では、そうした組織になるための方法をご紹介します。
全文をダウンロードして、SAPデータの価値を最大限に引き出し、エンタープライズAIのためのスケーラブルな基盤を構築する方法をぜひご確認ください。
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