AIベースでデータプラットフォームの実装を加速

[51CTO.comより引用]データミドルプラットフォームが確立される以前、企業はデータによってもたらされる問題に対処しながら、データの価値を活用するためのさまざまな方法を模索していました。例えば、さまざまな業務システムは煙突型アーキテクチャの形で存在しており、長期的にはデータサイロ、データ分離、データ一貫性などの一連の問題を引き起こしています。そのため、データを最大限に活用する必要がある場合、これらの問題をどのように解決するかを検討する必要があります。その結果、各企業はデータチームまたはデータ部門を結成し、データ修正作業を開始しました。データウェアハウス、データレイク、マスターデータガバナンスなどの一連の作業が生まれ、企業にとってデータミドルプラットフォームの重要性が徐々に認識されるようになりました。

クラウドコンピューティング、人工知能、5Gなどの技術の活発な発展と相まって、インテリジェント時代におけるコンピューティング能力は向上しています。データを「エネルギー」として、テクノロジーを「エンジン」として活用することによってのみ、データをインテリジェンスに変換し、限界を突破して飛躍的な発展を達成する力を生み出すことができます。

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データインテリジェンスプラットフォーム SmartDP Fusion リリース

TalkingDataは、T11 2019データインテリジェンステクノロジーサミットで、同社の主力製品であるTalkingDataのデータミドルプラットフォーム、SmartDPデータインテリジェンスプラットフォームの新バージョンであるSmartDP Fusionを発表しました。これは、企業がデータとビジネスシナリオの統合を加速し、従来の企業のデジタル変革を促進することを支援することを目的としています。では、データ ミドル プラットフォームの実装の現状と、実装に関係するテクノロジは何でしょうか。編集者は、詳細を知るために TalkingData の技術専門家にインタビューしました。

データセンターの現状

多くの企業にとって、データミドルプラットフォームの構築は、実際にはデータを価値に変換するプロセスを加速することです。企業のデータミドルプラットフォームは、データのクリーニング、標準化、処理と統合、開発、リスト化のプロセスを経る必要があります。本質的に、データ ミドル プラットフォームは、エンタープライズ データ ガバナンスのための一連のアクションであり、データの使用方法に関する強力な基盤を形成します。

2019年はデータミドルプラットフォーム元年だと誰もが言っており、多くの企業がデータミドルプラットフォームについて語っています。では、なぜエンタープライズデータミドルプラットフォームがこれほど人気が​​あるのでしょうか?

まず第一に、それは企業の情報化の必然的な進化です。企業は生産現場でいつものように石を手探りで渡ることに慣れています。今日のデジタル変革もそれに慣れています。企業のデジタルシステムは徐々に1つずつ構築されています。また、部門や業務の分離により、システムの相互運用性に深刻な問題が生じています。これは新しいことではありません。障害があれば、痛みが生じます。痛みがあれば、変化が必要になります。つまり、データ ミドル プラットフォームを作成する必要があるのです。 2 つ目は、インターネット技術アプリケーションの成熟度です。まず、インターネットによってビジネス データがより一般的になり、次に、技術アーキテクチャによって大規模データの統合管理と適用をサポートできるようになりました。最後になりますが、最も重要なことは、景気低迷が企業の技術や組織構築に与える影響です。

AIがデータセンターの実装を支援

「AIはビッグデータを処理する方法と見ることができます。現在、AIの狭義の意味から見ると、その技術モデルは従来のデータ処理モデルとは多少異なり、特に計算強度の観点から、従来のビッグデータと比較すると、レポートや洞察などのアプリケーションが異なります。」TalkingDataのチーフアーキテクトであるHuang Yangcheng氏はインタビューで、「さらに、コンピューティングの分布自体も異なります。プロセスの観点から見ると、一般的にトレーニングとプロダクション、およびオンラインの2つの段階に分かれています。以前は、従来のビッグデータは他のプロセスをサポートするために使用されていました。開発自体は比較的軽量で、プロダクションにはより多くのリソースが消費されていました。」と述べています。

TalkingData によると、ビッグデータと AI の 2 つの技術的つながりは、ビジネス ソリューションの観点からは非常に似ています。米国や他の成熟市場とは異なり、中国はITからデータへ、そしてインテリジェンスへと段階的に移行したわけではない。国内にはさらに多くの応用シナリオがあり、新しい AI 技術の急速な応用と開発のための肥沃な土壌も提供しています。この点に関して、TalkingData は 2019 年に、スマート サイトの選択、売上予測、パーソナライズされた推奨システムなど、スマート製品の多くの応用シナリオを調査しました。

さらに、人材配置の面では、TalkingData はデータ サイエンティストのチームの構築に重点を置いています。 TalkingData は、データ サイエンティストの技術的能力と思考を通じて、プロジェクトの実装を加速したいと考えています。第二に、TalkingData は、データサイエンスとビッグデータ間のスキルギャップを縮小するために、いくつかの AI プラットフォームの構築に投資し、データサイエンティストにサポートを提供しています。

セキュリティとプライバシーは最も重要です

「TalkingDataは、データセキュリティとコンプライアンスを常に重視しています。」Yan Zhitao氏は次のように述べています。「TalkingDataは、エンドサイドでデータを処理する際に、最初から感度低下を行ってきました。感度低下IDを提案した中国初の企業かもしれません。現在、MITと協力してOPAL（Open Algorithms）フレームワークを研究しており、データフローなしでデータを使用可能にすることを目標としています。昨年から準同型暗号化アルゴリズムを使用して安全なデータ共有を試みており、いくつかの特許も取得しています。また、Intelの信頼できるコンピューティング機能を使用して、信頼できる環境に基づくデータセキュリティコンピューティング機能を実現しようとしています。」

Yan Zhitao 氏は、コンプライアンスとセキュリティにますます注意を払うのが一般的な傾向であると考えています。ビッグデータ企業、あるいはデータを使用する必要のあるあらゆる企業にとって、ユーザーのプライバシーを侵害することなく、テクノロジーを活用して合法的にデータの価値を最大化する方法というのは、すべての企業が直面している課題であり、TalkingData が研究し解決してきた問題です。

データセンターの将来はどこにあるのでしょうか?

TalkingData は、適切なビジネス シナリオがなければ、データ ミドル プラットフォーム製品を企業で使用することは難しいと考えています。これは、データ ミドル プラットフォームが、企業がビジネス シナリオを定義し、ビジネス シナリオを明確に整理し、データ サイエンス機能、データ エンジニアリング機能、データ セキュリティ機能など、データ ミドル プラットフォームの特定の機能に対応するのを支援する必要があるためです。これは、TalkingDataが今年、データインテリジェンスプラットフォームSmartDP Fusionの新バージョンをリリースした理由でもあります。業界の理解と蓄積をシステムと製品に固め、提供するためです。

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TalkingDataの技術専門家へのインタビュー

TalkingDataによると、データインテリジェンスプラットフォームの新バージョンであるSmartDP Fusionは、グローバルインテリジェントマーケティングプラットフォーム、データプラットフォーム、シナリオベースのインテリジェントアプリケーションプラットフォームの3つの部分で構成されています。データ プラットフォームが徐々に成熟するにつれて、小売、政府、自動車、マーケティング、金融などの垂直産業におけるより多くのビジネス シナリオが統合され、データ インテリジェンスの価値が最大化され、企業の競争力が大幅に強化されます。

もちろん、企業にとって、中間プラットフォームを購入するだけではインテリジェンスは実現できません。ミドルプラットフォームサプライヤーにとって、重要なのは単にデータミドルプラットフォームを顧客に販売することだけではありません。 TalkingDataのような顧客価値志向のテクノロジー企業は、今後もさらなる可能性を示してくれると信じています。

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