ビッグデータと人工知能のデュアルエンジンが企業のデジタル変革を推進

[51CTO.comより引用] デジタル時代において、ビッグデータと人工知能は企業のビジネス成長を推進する技術エンジンとなり、デジタル変革は企業の生存と発展のための必須科目となりました。データおよび分析ソリューションの大手グローバルプロバイダーであるテラデータも、ビッグデータと人工知能の分野での展開を加速しています。同社は、Teradata Analytics Platformを強化し、顧客のデジタル変革の加速を支援するために、Teradata EverywhereとAI戦略をタイムリーに立ち上げました。

AIの概念は非常に広範囲です。テラデータの最高技術責任者であるスティーブン・ブロブスト氏は、「AIはディープラーニングです。より高度な分析には多層ニューラルネットワークを使用できます。テラデータは今年初めに中国市場でTeradata Analysis Platformを発売しました。その並列分散処理機能により、より高度な分析を実行でき、TensorFlow、機械学習、GrafXなどの関連技術を統合できます。」と述べています。

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テラデータの最高技術責任者、スティーブン・ブロブスト氏

ディープラーニング アプリケーションの 3 つの主要シナリオ:

記者とのインタビューで、バオ・リミン氏はディープラーニング技術がうまく応用されている3つの分野を挙げた。

***、詐欺防止。ディープラーニング技術を使用すると、金融サービス、クレジットカード、通信、小売などの複数の業界で不正行為を検出して防止できます。ディープラーニングの予測力は、従来の線形データ分析モデルよりもはるかに優れています。

2番目は、提案エンジンです。レコメンデーション エンジンを構築することで、企業は顧客が特定の分野で何を必要としているのかを、顧客よりも先に知ることができます。レコメンデーション エンジンは、ディープラーニングとシャローラーニングを組み合わせたものです。浅い学習は非常に単純な数学モデルです。たとえば、シャツを買うならネクタイも必要かもしれません。浅い学習のコストは非常に低く、分析も非常に単純です。

浅い学習を深い学習に拡張することで、よりターゲットを絞った提案を顧客に提供できるようになります。例えば、ディープラーニングを通じて顧客の好きな色や購買行動、推奨商品への受け入れなどを分析し、コストを最適化したり、より正確な予測を行ったりできるようになります。

3番目はセンサーデータです。産業分野では、お客様はセンサーを使用して、機械の各コンポーネントの振幅、温度、湿度、消費電力などのデータを測定します。より複雑なものでは、機械の動作音を録音することもできます。センサーデータの多くは構造化されていません。このデータをディープラーニングエンジンに取り込むことで、機械が故障する前に予測を行うことができ、顧客は部品を交換しやすくなり、機械の損傷による経済的損失を回避できるようになります。

テラデータと大学が協力してAIの商業化を加速

もちろん、ディープラーニングには多くの応用分野があり、数多くの研究と応用により、医療分野へのディープラーニング技術の応用が実現可能であることが示されています。医師という神聖な職業には、膨大な臨床医療経験を積み重ねることが必要であり、ディープラーニングとトレーニングを経て、機械が患者に対して行う診断は医師の診断よりもさらに正確になります。

しかし、機械が下した診断結果を医師が説明するのは難しい。 Bao Liming 氏は簡単な例を挙げた。「例えば、機械が下した診断では、患者は足を切断する必要があるとされており、医師はその理由がわからないまま手術の通知を出すことはできない」。これは、AI コミュニティで注目されている分野である説明可能性を浮き彫りにする。 「現在、米国のコーネル大学、MIT、スタンフォード大学、カナダのウォータールー大学、中国の多くの高等教育機関など、世界の多くの有名大学が、人工知能の解釈可能性を研究しています。これはニューラルネットワークのリバースエンジニアリングに相当し、つまり、機械がなぜこの提案をしたのかを説明することです。」

現在、説明可能な人工知能の探究はまだ大学の研究レベルにあります。オープンソースのGitHubは初期の研究に使用できますが、まだ業界の試験段階には達していません。包立明氏は、今年5月に「これまでで最も厳しい」EUのプライバシー法案である一般データ保護規則が発効したと述べた。この規則では、いかなる決定も透明性が求められるが、ディープラーニングアルゴリズムを使用して行われた推奨は透明性に欠け、コンプライアンス要件を満たしていない。説明可能性がAI研究の焦点となるだろう。

同時に、テラデータのThink Big分析チームが顧客と協力してオープンソースコードを使用した関連研究を実施し、顧客が高度な分析を通じて実稼働結果を生成し、それを大手銀行に利用できるようにしていることにも言及しました。さらに、テラデータは、上記AIの研究領域においてMIT、スタンフォード大学などの大学と連携し、関連製品の市場投入を加速し、AI技術をできるだけ早くお客様に提供できるように努めています。

Teradata Everywhereの顧客への2つの約束

デジタル経済の時代において、データはビジネス価値を生み出す中核となり、多くの業界にとってデジタル変革が生死に関わる問題となっています。今後 10 年ほど、デジタル変革の実現はすべての企業にとって開発の主なテーマであり続けるでしょう。新興テクノロジー、分析エンジン、方法論は日々変化しているため、企業はこれらの新興テクノロジーに迅速に適応し、ビジネス ニーズの変化に合わせて進化し続けるために分析テクノロジーを必要としています。この需要に応えるため、テラデータは、顧客のニーズが変化しても顧客の技術投資を保護し、将来の開発に対する顧客の自信を高めるために、Teradata Everywhere を立ち上げました。

Teradata Everywhere は、Teradata の戦略の重要な方向性です。あらゆる環境に導入でき、あらゆる方法で購入でき、いつでも移行できます。鮑黎明氏は記者に次のように紹介した。「現在、当社はソフトウェアとハ​​ードウェアを分離しており、当社のソフトウェアは、パブリッククラウド、プライベートクラウド、ホスト型クラウド、VMwareの仮想クラウド、オンプレミスのいずれに配置されていても、Microsoft Azure、AWS、中国のローカルクラウドプラットフォームなど、あらゆる環境で実行できます。どのクラウドに展開するかは、単なる商業上の決定です。技術レベルでは、当社はユビキタス性を実現しており、これは当社にとって革命的な進歩です。」

Teradata Everywhere には、顧客に対する 2 つの戦略的コミットメントがあります。1 つ目は、ユーザーがワークロードをローカルに配置するかクラウドに配置するかに関係なく、Teradata Everywhere の関連機能は、コードを変更することなくどの環境でも同じように実行されることです。 Teradata は、単一のソース コード ライン (ソース コード ライン) を顧客に提供します。クラウドに展開してもローカルに展開しても、実装される機能は同じで、パフォーマンスにわずかな違いがあるだけです。 Teradata Everywhere の 2 つ目の約束は、顧客がソフトウェアを購入すると、ソフトウェアやビジネスを移行する際に追加コストが発生することなく、ローカル、AWS、Microsoft Azure、その他のクラウド プラットフォームなど、どこでもソフトウェアを実行できることです。

「テラデータのお客様に対して、当社はテクノロジーや製品の機能に基づいて当社製品に縛り付けることはありませんし、お客様が業務を他社へ移行する場合に追加料金を請求することもありません。Teradata Everywhere の目的は、お客様がどのような状況でも平等に導入できるようにし、ベンダーに縛られることなく、いつでもビジネスを移行できるようにすることです。」バオ・リミン氏は、Teradata Everywhere の戦略的目標を強調しました。

テラデータはオープンソースの採​​用を継続

Teradata はオープンソース技術を採用した最初のデータベース企業であり、オープンソース分野において深い技術的蓄積を持っています。 Bao Liming 氏は次のように語っています。「Teradata の初期のリレーショナル データベース製品は、オープンソースの Linux および Unix 環境に基づいて開発されました。現在、Teradata は、機械学習、ディープラーニング、Spark、TensorFlow などのオープンソース エンジンを Teradata のデータ分析プラットフォームにうまく配置し、オープンソースの Hadoop プラットフォームと深く統合しています。」

Teradata QueryGrid ビッグデータ分析ソリューションは、Teradata と Hadoop 間のデータ相互運用性を実現します。これにより、非構造化データを Hadoop に配置し、処理後に半構造化データまたは構造化データに変換して、ユーザーがより有効に活用できるようになります。

さらに、Teradata は、オープンソースの Web サーバー ソフトウェア Apache と Presto ソフトウェア (Facebook が立ち上げたビッグ データ分散 SQL クエリ エンジン) に多大な貢献をしてきました。 Bao Liming 氏は次のように付け加えた。「つまり、オープンソースは私たちの味方です。Teradata はオープンソース エコシステムを構築し、データの相互運用性を強化するために懸命に取り組んできました。」

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