エージェント型AIに必要なレイクハウスの要件

レイクハウスは、ストレージ、ガバナンス、コンピュートを一元化するために構築されています。しかし、エージェント型AIを実現するには、インフラだけでは不十分です。

アナリストや業務担当者が、エンジニアの支援なしに信頼できるAI対応データの整備に関与できない場合、問題が表面化し始めます。そして、意思決定の現場でガバナンスを維持することが難しくなります。

このオンデマンドウェビナーでは、TDWIリサーチフェローのDonald Farmer氏が、DatabricksとAlteryxの専門家とともに、説明可能で本番運用可能なAIを支えるために、現代のレイクハウスアーキテクチャに必要な要素を解説します。

以下について学べます：

• プッシュダウン実行により、変換と分析をデータプラットフォーム内に留め、データ移動を削減しコストを抑制する方法
• コンプライアンスや監視を維持しながら、統制されたセルフサービスによってアナリストの貢献を拡大する方法
• 説明可能で監査可能、防御可能なAIを支える、セマンティックに豊かなビジネス対応データ基盤の構築方法
• 既存の仕組みを再構築することなく、その場限りの分析から自動化されたAI主導の意思決定へ移行する方法

エージェント型AIが構想段階から実運用へと進む中で、それを支えるアーキテクチャの重要性はこれまで以上に高まっています。