企業のAIにおけるデータ取り込みと統合の重要性 – IBMブログ
企業のAIにおけるデータ取り込みと統合の重要性について、Sophie Jinが2024年1月9日に4分間の読み物として紹介しています。生成AIの出現により、企業は機密データの誤取り扱いを理由にその使用を制限しています。CNNによると、企業は技術をより深く理解するために生成AIツールの社内禁止を課し、内部のChatGPTの使用もブロックしています。しかし、企業はLLM（大規模言語モデル）の探求において、文脈データが特定のドメイン知識への変換を可能にするため、内部データの使用リスクを受け入れることが多いです。
データ取り込みはAI開発サイクルの入り口であり、企業の要件に合わせた生データを収集、前処理、マスキングし、LLMや他のモデルに適した形式に変換します。データ取り込みの課題を克服する標準化されたプロセスは存在しませんが、モデルの精度はこれに依存しています。
不適切なデータ取り込みの4つのリスクには、誤情報の生成、増加するバリアンス、限定的なデータ範囲と代表性のない回答、偏ったデータの修正の困難さがあります。データ取り込みは正しく行う必要があり、誤りは新たな問題を引き起こす可能性があります。
信頼できるデータ取り込みを確保するための4つの主要な要素には、データ品質とガバナンス、データ統合、データクリーニングと前処理、データストレージがあります。IBM® DataStage®などのELTツールは、並列処理エンジンを通じて迅速かつ安全な変換を促進します。企業は多くの異なるデータストリームを受け取るため、効率的かつ正確なデータ変換が伝統的および新しいAIモデル開発に不可欠です。
IBM DataStageは、データ統合を簡素化し、AIトレーニングモデルに必要なデータをハイブリッドクラウド環境で簡単に引き出し、整理し、変換し、保存するためのさまざまなツールを組み合わせています。DataStage as a Service Anywhereリモートランタイムオプションは、どこからでもデータ変換を実行する柔軟性を提供します。これにより、仮想プライベートクラウド内でデータ統合、クリーニング、前処理を実行することで、データ取り込みの多くの落とし穴を避けることができます。
生成AIの可能性はほぼ無限ですが、モデルが使用するデータには限界があり、そのデータが全てを左右する可能性があります。詳細を学ぶためにミーティングを予約するか、データ統合トライアルでDataStageを試してみてください。
from The importance of data ingestion and integration for enterprise AI.
