成果を生み出すAI-Readyなデータ基盤を実現するためのSuiteオプション

本資料では、AI活用の成果創出を支える「AI-Readyなデータ基盤」の考え方と支援メニューをご紹介します。
ビジネスユーザーのデータ分析・意思決定を支援する「データ分析AIエージェント作成支援」から、AIの精度を高める「セマンティックレイヤー整備」、AIで開発を効率化する「データパイプラインAI駆動開発」、そしてデータウェアハウスやデータ分析・利活用環境移行の「マイグレーションサービス」。
AI活用を見据えた次世代データ基盤を実現するための4つのソリューションカテゴリと、具体的なアーキテクチャーをご紹介します。

【こんな課題を持つ方におすすめです】

• ビジネスユーザのデータ活用が進まない、成果が出ない
• AIエージェントが期待する動作をしない、自律的に動かない
• 必要なデータの収集や加工に多大な時間とコストがかかる
• 現状のデータ基盤では性能/老朽化に伴う制約が多くAI活用しづらい

【資料掲載内容】

• データ×AI活用を阻む4つの代表的な課題
• AI-Readyなデータ基盤を実現する4つのソリューション
  -データ分析AIエージェント作成支援
  -セマンティックレイヤー整備支援
  -データパイプラインAI駆動開発
  -マイグレーションサービス
• Databricks、Snowflake等を活用した具体的な支援メニュー
• AI-Readyなデータ基盤のアーキテクチャー全体像

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