IBM Cloud Pak for Data 4.0 で大規模なインテリジェント オートメーションを統合

あなたのビジネスが本当に予測可能かどうか、そしてデータ担当者、モデル、アプリケーションが適切なデータに簡単にアクセスできるかどうかについて最後に考えたのはいつですか?よく聞かれる反響は、「私たちはこれらの問題について考える傾向がありません」というものです。データの種類とソースが増加し、規制がますます厳しくなるにつれて、データはさまざまな「島」に「閉じ込められる」ことがよくあります。従来、この課題を克服するための戦略は、物理データを単一の場所、構造、サプライヤーに統合することに依存していました。この戦略は理論的には非常に効果的であるように思われますが、これほどの規模の移行を実施したことがある人なら誰でも、言うのは簡単だが実行するのは難しいと言うでしょう。

今年初めの THINK で、私たちは次世代の IBM Cloud Pak for Data を発表しました。これは、クライアントが適切な人と適切なデータを適切なタイミングで結び付けられるように設計された代替手段です。本日は、最新バージョンのプラットフォーム (V4.0) がインテリジェントなデータ ファブリックを通じてこのビジョンをどのように実現するかについて、皆さんにご紹介したいと思います。

これまでの作業

2018 年に IBM Cloud Pak for Data をリリースして以来、私たちの目標は、お客様がデータの価値を最大限に引き出し、企業全体に AI を組み込むことを支援することでした。お客様のニーズを理解し、お客様が選択したクラウド環境で必要なデータと AI サービスの独自の組み合わせを柔軟に展開できるようにする、初めてのコンテナ化プラットフォームの立ち上げに注力しました。

IBM Cloud Pak for Data は、独自サービス、サード パーティー サービス、オープン ソース サービスの活気あるエコシステムをサポートしており、リリースごとに拡張し続けています。 V4.0 では、私たちの取り組みは次のレベルに進みました。新しい機能とインテリジェントな自動化により、ビジネス リーダーとユーザーは、直面している圧倒的なデータの複雑さを克服し、データの価値をより簡単に高めることができます。

インテリジェントデータファブリックの実装

データ ファブリックは、ハイブリッド マルチクラウド環境全体で多様なデータ ソースを動的にオーケストレーションし、分析、AI、アプリケーションをサポートするビジネス指向のデータを提供するアーキテクチャ パターンです。 IBM Cloud Pak for Data のモジュール式でカスタマイズ可能な性質により、ユーザー固有のニーズに合わせたクラス最高のソリューションを備えたデータ ファブリックを構築するための理想的な環境が提供されます。マイクロサービスはプラットフォームに緊密に統合されており、インテリジェントな自動化を組み込むことで分散データの管理と使用をさらに簡素化します。 V4.0 では、この自動化を次の 3 つの主要領域に適用しました。

1. データ アクセスと使いやすさ - AutoSQL は、データを移動またはコピーすることなく、あらゆるソースまたはタイプ (クラウド、データ ウェアハウス、データ レイクなど) のデータに自動的にアクセスし、更新および統合するユニバーサル クエリ エンジンです。

2. データのキャプチャとカタログ作成 – AutoCatalog はデータの検出と分類を自動化し、さまざまなデータ環境にわたるデータ資産とその関係のリアルタイム カタログの作成を簡素化します。

3. データのプライバシーとセキュリティ — AutoPrivacy は AI を使用して、組織全体の機密データをインテリジェントかつ自動的に検出、監視、保護し、リスクを最小限に抑えてコンプライアンスを確保します。

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V4.0のその他の機能強化

IBM Cloud Pak for Data のもう 1 つの新サービスである IBM Match 360 with Watson は、データ ファブリック機能のインテリジェントな自動化をさらに強化します。 Match 360 は、機械学習を活用した使いやすいエクスペリエンスを提供し、企業がセルフサービス方式で問題を解決できるようにします。開発者以外のユーザーでも、企業全体でデータを照合およびリンクできるようになり、全体的なデータ品質の向上に役立ちます。

IBM Cloud Pak for Data 4.0 には、IBM SPSS Modeler、IBM Decision Optimization、Hadoop Execution Engine サービスも含まれています。これらの機能は、基本製品ですでに利用可能な IBM Watson Studio サービスを補完し、ビジネス アナリストやシチズン データ サイエンティストなどのユーザーが AI ソリューションの構築に参加できるようにします。

AutoAI が強化され、リレーショナル データ ソースがサポートされ、エクスポート可能な Python コードが生成されるようになりました。これにより、データ サイエンティストは AutoAI によって生成されたモデルをレビューおよび更新できるようになりました。競合他社の AutoML 機能によって生成されるモデルはブラックボックスのようなもので、これが私たちと競合他社との大きな違いです。

IBM Cloud Pak for Data as a Service では、IBM DataStage や IBM Data Virtualization などの補完的な機能もリリースされています。 DataStage は完全に管理されており、最新のデータ統合パイプラインの構築に役立ちます。また、データ仮想化機能により、管理対象データを AI および ML ツールに接続して、組織全体でほぼリアルタイムでデータを共有できます。

最後に、IBM Cloud Pak for Data 4.0 には、Red Hat OpenShift Operators の追加をはじめとするいくつかのプラットフォームの機能強化が含まれています。これらの機能は、IBM Cloud Pak for Data の構成、スケーリング、パッチ適用、アップグレードを自動化するのに役立ちます。初期インストール プロセスが大幅に簡素化され、実装コストが削減され、シームレスなアップグレードによりアップグレード時間が数週間から数時間に短縮されます。さらに、V4.0 以降、IBM Cloud Pak for Data は共通の IBM Cloud Pak プラットフォームをベースとし、標準化された ID およびアクセス管理、およびすべての IBM Cloud Pak にわたるシームレスなナビゲーションをサポートします。

データは企業にとって大きな競争上の優位性であり、データと人工知能を組み合わせることで、ビジネス変革を効果的に推進できます。 IBM Cloud Pak for Data の最新リリースにより、変革を 10 倍加速できます。

オリジナルリンク: https://www.ibm.com/blogs/journey-to-ai/2021/06/infuse-intelligent-automation-at-scale-with-ibm-cloud-pak-for-data-4-0/

IBM の詳細については、 http://cloud..com/act/ibm2021q3/cloud#p3 をご覧ください。