2024年までのAI中心企業の成長に関する11のデータ予測

1. リレーショナルデータはSQLから分離される

最新のエッジ コンピューティング、IoT、GenAI アプリケーションを活用してビジネスを拡大するなど、2024 年には企業から大胆な計画が数多く出され、そのすべてが企業データへの安全なアクセスに依存しています。多くの企業では、これらのアプリケーションの基盤となるデータ インフラストラクチャが停滞したままであり、多くの企業が数十年前の技術要件を満たすために構築された時代遅れの運用データベースに依存し続けています。

SQL は、手続き型ロジックに対する標準化されたアプローチを欠くデータベース言語です。ほとんどのアプリケーションでは、手続き型ロジックは、ステートフルな永続セッションを使用して SQL データベースに接続するアプリケーション サーバーに埋め込まれています。SQL のこの設計アプローチは 50 年前には理にかなったものでしたが、現代のコネクションレス クラウド サービスでは、通常、アプリケーション コードとデータベースが同じデータ センター リージョンに共存する必要があるため、これは厄介なレガシーです。これは、IoT やエッジ アプリケーションなど、今日の企業にとって重要なサーバーレス アプリケーションや地理的に分散されたアプリケーションの実現を著しく妨げます。

今後、企業は IoT、エッジ コンピューティング、AI における最新アプリケーションの分散、一貫性、スケーラビリティ、柔軟性をサポートするために、より柔軟なデータベース インフラストラクチャを採用するようになるでしょう。レガシー データベースの課題は、その制限が企業の開発者にとってより負担となり、ビジネス イノベーションのペースに対するより大きなボトルネックとなるにつれて、コストがさらに高くなるだけです。

2. ベクトルデータベースが最も人気のある技術になる

2024 年には、ベクター データベースが最も求められる取得テクノロジーになります。データ主導の洞察がイノベーションを推進する時代において、ベクター データベースは、高次元データを処理し、複雑な類似性検索を容易にする能力により、急速に注目を集めています。レコメンデーション システム、画像認識、自然言語処理、財務予測、その他の AI 主導型企業のいずれであっても、主要なベクター データベースを理解することは、業界全体にわたるソフトウェア開発にとって重要になります。

過去のアプリケーション データベースと同様に、ベクター データベースはテクノロジー スタックにおいてますます重要な役割を果たすようになります。チームは、新しい LLM 駆動機能を備えた AI 製品を作成しようとするときに、スケーラブルで使いやすく、操作が簡単なベクター データ ストアを必要とします。

3. 社内のデータレイクでLLMの金脈を探す

平均的な企業が保存している情報量に関する統計は数多くあり、大企業では数百ペタバイトに及ぶこともありますが、多くの企業は、実用的な洞察を得るためにその情報（主に構造化データ）の半分以下しか掘り出していないと報告しています。 2024 年には、企業は GenAI を使用してこの未加工のデータを活用し、LLM の構築とカスタマイズを開始するでしょう。 AI 搭載のスーパーコンピューティングにより、企業はチャット、ビデオ、コードなどの非構造化データのマイニングを開始し、GenAI 開発をマルチモーダル モデルのトレーニングに拡張します。表形式やその他の構造化データのマイニング能力を超えたこの飛躍により、企業は質問に対してより具体的な回答を提供したり、新しい機会を見つけたりできるようになります。これには、健康スキャンでの異常の検出、小売業の新たなトレンドの発見、ビジネス運営の安全性の向上などが含まれます。

4. AIをサポートするのに十分に洗練された自動化を備えていない企業は競争上の優位性を失う

企業が競争上の優位性を維持するために AI を導入するにつれ、多くの企業が自社の拡大するデータ インフラストラクチャの影響をより痛感することになるでしょう。ダッシュボードに間違った情報が表示されるリスクから、そのデータに基づいて誤った決定やアクションが自動的に行われる可能性があるリスクにまで及ぶと、不良データ (または不十分なデータ) の影響はさらに深刻になります。強力なデータ インフラストラクチャとガバナンスを持たない誰かが GenAI をミッション クリティカルなコンテキストに導入し、精度の低下を被るのは時間の問題です。

5. Cloud FinOpsチームがデータパイプラインを最適化する

今年、クラウドにおける制御不能な支出という現実に直面し、2024 年には、不必要な支出を特定するために、財務チームとエンジニアリング チームの両方が重要な役割を果たす、真の企業間パートナーシップが必要になります。 Ascend の年次調査では、回答者の 48% がクラウド コストを削減するためにデータ パイプラインを最適化する計画があると述べ、89% が今後 12 か月間でパイプラインの数が増加すると予想しました。 2024 年には、プラットフォームを活用してデータ パイプラインのどこで余分な支出が発生しているかを正確に特定し、コストの最適化を迅速に実証して反撃し、上層部からの誤解を招くような指示を回避することが不可欠です。

6. 意図データはマーケティングチームにとって必須のものになる

企業が販売とマーケティングの取り組みを連携させようとするにつれて、意図データの行動データ分析を通じて顧客のニーズを予測する能力がますます重要になります。 AI は年々高度化しており、顧客エンゲージメントはリアクティブからプロアクティブへと移行し、コンバージョン率が向上し、長期的な顧客ロイヤルティが促進されると予想されます。

7. データチームとビジネスチームはAI製品の導入をめぐって議論する

ChatGPT のような AI 製品に対する需要はビジネス ユーザーの間で急増していますが、データ チームは、会社のデータへのアクセスを許可する前に、膨大なチェックリストを実行する必要があります。この尻尾を振り回すような状況は、強制的なバランス調整の結果である可能性があり、AI が信頼性が高く安全であることが証明されるにつれて、採用は遅かれ早かれ起こる可能性があります。

さらに、企業は AI 主導の分析の動きに参加するために、データセットのクリーニングを優先するでしょう。クリーンなデータセットは AI 実装を成功させるための基盤となり、企業が貴重な洞察を得て競争力を維持できるようにします。

8. 企業はリアルタイムとAIのダブルパンチに見舞われる

AI を活用したリアルタイム データ分析により、企業は自動化を通じてこれまでよりも大幅なコスト削減と競争力のある情報を獲得できるようになり、ソフトウェア エンジニアは社内でより迅速に行動できるようになります。たとえば、保険会社はデータベースにテラバイト単位のデータを格納しています。 AI により、2024 年にはこれらのドキュメントをリアルタイムで処理し、カスタム モデルを作成しなくてもこのデータセットから優れたインテリジェンスを取得できるようになります。

これまで、ソフトウェア エンジニアは、これらのドキュメントを解析するためのコードを記述し、次にキーワードや値を抽出するためのコードをさらに記述し、それらをデータベースに格納してクエリを実行し、実用的な洞察を生成する必要がありました。リアルタイム AI により、企業はデータから競争力のある価値を引き出すために多数の従業員を雇用する必要がなくなるため、コストの節約は莫大なものになります。

9. ナレッジグラフはデータのサイロ化を解消するのに役立つ

企業がデータ クラウドにさらに多くのデータを移行し続けると、クラウド内に数百、数千、時には数万のデータ サイロが収集されます。さまざまなデータ ソース間の関係性を活用することで、ナレッジ グラフは言語モデルを簡単に駆動し、存在するすべてのデータ サイロをナビゲートできるようになります。これを念頭に置いて、新年には、インテリジェントアプリケーションの開発をサポートするさまざまな新旧のナレッジグラフベースの AI テクノロジーが登場するでしょう。

10. AIはデータ管理の方法を変える

企業は、AI が全体的な価値提案と競争上の優位性に貢献する可能性を認識しています。これを実現するには、AI をさまざまな種類のデータでトレーニングし、処理する必要があります。一部のデータは公開されていますが、大部分は消費者の個人情報や企業固有の知的財産です。企業は、AI モデルが使用するデータを保護しながらも、そのデータを価値ある意思決定に活用するというバランスを取る必要があることに気付くでしょう。これらの革新的なデータ管理ソリューションは、規制遵守と新たな法律の制定が進むにつれて進化し続けます。

11. 最高データ責任者（CDO）の役割がCIO候補者の必須条件となる

2024 年には、CIO 候補者にとって、優れた最高データ責任者になるという新たな確実なキャリア パスが開かれます。過去数年間で、CDO は低予算のコンサルティング役割から、企業がデータを最大限に活用できるよう支援する重要な資産へと進化しました。より多くの企業がデータを民主化し、イノベーションを促進するために AI とクラウドに投資するにつれて、CDO は主導権を握り、CIO とビジネスの成功にこれまで以上に近づきます。優れた CIO を求める企業は、データがどのように移動し、流れ、企業にどのような影響を与えるかを真に理解している人物を選択します。つまり、CDO はこのキャリア パスを追求することで当然有利になり、企業に大きな影響を与えることができるのです。