データ品質の向上でAIの成功を後押し
信頼できる高品質なデータでAIを成功に導きます。データの課題を識別し解決することで、信頼性が高く、正確で実用的なAIの成果を得るための基盤を構築します。
AIの成功のための課題を克服
構造化されたガバナンスでAIイニシアチブを強化し、信頼性の高いデータ、法令を順守したプロセス、成功のための拡張性の高いフレームワークを確保します。
AIには、コンテキストに応じたクリーンなデータが必要です。未熟なシステムや不十分なカタログ化は準備状況の妨げとなり、有意義な成果を制限します。
AIデータの準備状況の詳細確認
erwin Data IntelligenceがAIイニシアチブにもたらす可能性について詳細をご覧ください。まず、データリネージュによって、AIモデルに不可欠なデータソース、変換、フローを一目で把握し、掘り下げて詳細を確認することができます。あらゆる段階でデータ品質を評価し、機密データに関する情報を常に把握できます。これは、当社がお客様のAI導入をサポートする方法のほんの一例に過ぎません。
FAQ
お客様の声やソーシャルメディアへの投稿のような非構造化データには可能性が詰まっていますが、適切なツールなしでは真の価値を得ることは困難です。既製のAIは優れていますが、お客様の業務についての情報は持っていません。erwin Data Modelerのビジネス情報モデル（BIM）がこれを変革します。BIMは固有の分類法、プロセス、ルールのコンテキストを追加し、生データを強力なインサイトに変えます。データの中をただ泳ぐのでなく、突然、そのデータで舵を取ることができるようになるのです。
一貫性のないデータや「データドリフト」はAIの信頼性を低下させ、間違った意思決定やコストのかかるミスにつながります。erwin by Questは、そのような問題の制御に役立ちます。erwin Data Modelerを使用してデータ標準を実施し、erwin Data Intelligenceでデータのカタログ化、プロファイリング、監視を自動的に行います。これにより、データドリフトが問題を引き起こす前に検知して修正し、AIが常に正確で信頼できる結果を達成できるようになります。
AIモデルは時間の経過と共に「ドリフト」し、データや反映されるはずの現実の概念の変化によって正確性が低下する可能性があります。このドリフトに対処するには、早い段階で検出する必要があります。erwin Data Intelligenceはモデルを監視し、ドリフトが検出されるとアラートを送信します。これによりAIは最高のパフォーマンスを維持し、インサイトの信頼性を保つことができます。
自動化し、リスクを最小限に抑えます。システム間のガバナンスが不明確な場合、特に今日のハイブリッドセットアップでは、コンプライアンス違反や不整合の可能性が高まります。しかし、ガバナンスは人とプロセスに関するものであり、テクノロジーの問題だけではありません。erwin Data Intelligenceは、システム全体のデータを自動的にカタログ化、分類、監視し、一貫性のあるポリシーと標準を確保することで、ガバナンスの構築を支援します。拡張性の鍵としてガバナンスを活用します。erwin Data Modelerでガバナンスとエンタープライズモデルとの整合性を確保し、erwin Data Intelligenceでプラットフォーム全体のガバナンスポリシーを一元化します。
限定的なテストでは、本番稼働環境でコストのかかるミスが発生するリスクが高まります。その代わりに実験のための安全な空間を作成します。AI開発のために「ブロンズ、シルバー、ゴールド」のサンドボックスフレームワークを構築します。erwin Data Intelligenceは、各段階で使用されるデータとモデルを監視し、責任ある開発と本番稼働環境の信頼できる結果を保証します。
明確な目標を持ってスタートします。AIは強力なツールですが、正しい方向付けが必要です。AI開発に着手する前に、チームが具体的なビジネス目標を識別していることを確認します。erwinは、AIイニシアチブをこれらの目標にどのように関連付けるかを可視化し、データ資産が特定のビジネス・ユース・ケースをどのようにサポートするかを明確に定義するためのお手伝いをします。この連携により、AIへの投資が測定可能なインパクトをもたらし、真のビジネスの成果を促進することが保証されます。