ハイブリッドクラウドプラットフォームがデータの障壁を打ち破り、人工知能がデータの価値を活性化

ハイブリッドクラウドプラットフォームがデータの障壁を打ち破り、人工知能がデータの価値を活性化

デジタル経済の時代において、企業の将来の競争力を形成する鍵として、データの価値は企業からますます注目を集めています。データは、従来の生産要素と比較して、より再現性が高く、共有しやすく、無限に成長し、供給できるという新しいタイプの生産要素であり、限られた天然資源の供給が経済成長に与える制約を打ち破ることが可能であり、経済発展の新たな原動力を育み、新たな発展の道を切り開く上で大きな意義がある。現在、多くの企業がデータを戦略的リソースおよび中核資産とみなし、研究開発、設計、生産、運用、管理、サービスなどあらゆる側面にデータを統合し、企業経営を経験ベースからデータ駆動型へと変革し、スマートで認知的な企業への変革を実現することに取り組んでいます。

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実際、情報化とデジタル化の波の下で、企業にはデータが不足しているのではなく、データガバナンスを改善し、データの価値を活性化するためのツール、機能、方法が不足しているのです。製造業を例に挙げてみましょう。長年にわたる情報構築を経て、製造業は一般的に大量のデータを蓄積しています。さらに、産業インテリジェンス時代の到来とともに、製造業はデジタル化、ネットワーク化、インテリジェンス化へと変革し、生成されるデータも飛躍的に増加しています。関連する統計によると、デジタル接続された工場では毎日 1PB を超えるデータが生成されます。しかし、問題は、データがさまざまな業務システムや異機種ITインフラに分散して存在し、データの複雑性が増していることです。しかし、製造業には一般的に、データの統合、分析、マイニングのためのツール、機能、方法が不足しています。その結果、製造業が蓄積したデータのほとんどは「眠っている」状態にあり、データの価値が真に解放され、活用されていません。

しかし、この状況は打破されつつあります。ハイブリッド クラウド テクノロジー アーキテクチャの台頭と人工知能テクノロジーの段階的な発展と成熟により、企業はハイブリッド クラウド プラットフォームを使用してデータ サイロを解消し、異種データを統合および統一し、人工知能テクノロジーを使用して複雑なデータの詳細なマイニングと洞察を実現し、データの価値を活性化して解放できるようになりました。

ハイブリッドクラウドプラットフォームがデータの障壁を打ち破る

従来の「垂直煙突」情報構築モデルでは、企業が直面する多数のデータサイロと情報アイランドの問題がますます顕著になっています。さらに、データ量が増加するにつれて、企業のデータ保存と管理のコストもますます高くなります。その結果、企業はデータ サイロと情報アイランドを解消し、データの効率的なフローと統合アプリケーションを促進し、データ管理のコストと複雑さを軽減するためにクラウドへの移行を開始しました。

しかし、企業にとって、1 つのクラウドのみを使用してすべてのビジネス上の問題を解決し、すべてのビジネス ニーズを満たすことは現実的でも不可能でもありません。ハイブリッド マルチクラウドは、企業がクラウドに移行するための新しい標準です。ハイブリッドクラウド産業推進連盟が発表した「中国ハイブリッドクラウドユーザー調査報告書(2021年)」によると、ハイブリッドクラウドユーザーが利用するクラウドの平均数は4.3で、86.7%の企業が複数のパブリッククラウドまたは複数のプライベートクラウドを選択している。ハイブリッド マルチクラウドとは、企業がマルチクラウド環境を持つことを意味します。クラウド同士、クラウドとローカル データ センター、エッジ IT 環境を接続することが困難な場合、企業は新たな「クラウド アイランド」問題に直面し、パブリック クラウド、プライベート クラウド、ローカル データ センター、エッジ IT 環境間でのデータの自然な流れが困難になります。

さらに、企業のさまざまなクラウドサービスは通常、異なるクラウドサービスプロバイダーによって提供されるため、企業はマルチクラウド環境でのデータの自由な移行を実現することが困難であること、データ管理のコストと複雑さが増大すること、ベンダーにロックインされるリスクにも直面しています。

ハイブリッド クラウド管理プラットフォームの登場は、これらのクラウド アイランドによって引き起こされる問題を解決することを目的としており、企業はさまざまな異種 IT 環境をより簡単に統合および管理し、異種環境におけるデータの自由な流れと移行を実現し、運用および保守プロセスを簡素化し、データ ガバナンスのコストを削減し、ベンダーにロックインされるリスクを回避できるようになります。

人工知能が企業データの価値を活性化

市場競争がますます激しくなり、市場の不確実性とリスクが増大するにつれて、ますます多くの企業がデータ分析と洞察を極めて重要な位置付け、膨大なデータの分析とマイニングを通じてデータに基づくリアルタイムの洞察と予測を生み出し、事業運営、管理、意思決定をより適切に導き、企業が安定的かつ持続可能な事業成長を達成し、未来志向の企業競争力を形成することを目指しています。しかし、蓄積された膨大なデータを科学的かつ正確な洞察に変換する方法は、企業が直面している課題です。ますます成熟する人工知能技術は、データの価値を十分に活性化し、解放することを可能にし、企業データの価値への扉を開く黄金の鍵となります。

データが新時代の石油であるならば、人工知能はそこから知恵を生み出す精油所です。人工知能は、インテリジェントな人工システムを構築し、複雑なデータから有効な情報を取得、精製、マイニングし、データ内のパターンを見つけることを中核とする知識プロジェクトです。

企業にとって、人工知能を通じてデータを分析し、生データを情報や知識に処理することで、まったく新しい方法でデータの価値を引き出すことができます。これにより、ミクロレベルとマクロレベルのデータに基づく洞察が生成され、将来の成果を予測して形作ることができます。また、労働力の割り当てを最適化し、従業員がより価値の高い創造的な仕事に集中できるようにサポートしたり、意思決定を自動的に実行して優れたエクスペリエンスを提供するインテリジェントなワークフローを作成したり、意思決定、プロセス、エクスペリエンスを自動化したり、高度にパーソナライズされたビジネスモデルを再考して再構想したりすることもできます。

しかし、企業が人工知能を最大限に活用してデータの価値を解き放ちたいのであれば、ハイブリッド マルチクラウド アーキテクチャ環境に適した統合データおよび AI プラットフォームを構築し、プライベート クラウド、パブリック クラウド、ローカル データ センター、スマート エッジ コンピューティング デバイスのいずれであっても、構造化データと非構造化データの両方にいつでもアクセスして管理できるようにする必要があります。同時に、データ セットをトレーニングしてモデルを構築し、データの詳細なマイニングと統計分析を実現できます。

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