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データマネジメント分野のリーダーが予想する2022年--注目したいトレンドやキーワード - (page 4)

Chris Preimesberger (Special to ZDNet.com) 翻訳校正: 村上雅章 野崎裕子

2022-01-14 06:30

グラフデータベース:2022年のデータ分野で必携のコンポーネント

 Gartnerによると、グラフテクノロジーは2021年時点でデータやアナリティクスにおけるイノベーションの10%で用いられていたが、2025年までには80%で用いられるようになり、企業全体を通じた迅速な意思決定を促進するという。企業全体で生成、複製されるデータが増大する中、スケーラビリティーのあるグラフテクノロジーは大量のデータと、業務上の重要な洞察をつなぐ必要不可欠な懸け橋となった。こういったグラフは、金融サービスやヘルスケアにはじまり、小売や製造に至るまでのさまざまな業界の企業にとって競争上の大きな差別化要素となる。グラフによって、データ内に潜む複雑な関係を迅速に強調/発見/予測できるようになることで、金融詐欺を検出したり、サプライチェーン内における物流上の課題解決を支援する上での洞察がもたらされる。

 2022年を通して、より多くの企業が不正検出や、マネーロンダリング対策(AML)、エンティティー解決、顧客の全方位分析、レコメンデーション、ナレッジグラフ、サイバーセキュリティ、サプライチェーン、IoT、ネットワーク分析といった高度なアナリティクスやMLアプリケーションをサポートするためにグラフアナリティクスの力を活用するようになるだろう。そしてグラフはMLやAIとの結合度をさらに高めていくはずだ。Gartnerも「クライアントからのAI関連の問い合わせの50%ほどは、グラフテクノロジーの利用に関する話になっている」と報告している。

 --Richard Henderson氏(TigerGraphのテクニカルディレクター)

データやAIから価値を得るか、それとも競合他社に負けて投資家から見放されるか

 われわれは、「データの民主化」という言葉のより適切な定義、特にデータエンジニアリングにおけるより適切な定義を見出すことになるだろう。組織の各所で働くさまざまな職域の人々がデータを受け入れ、利用するようになるとともに、これらの人々が同じ土俵の上で連携できるようにデータエンジニアリングが進化し続けていく。MLやアナリティクスを含む下流工程での意義ある利用に向け、効果的なデータエンジニアリングが必要となる。このため、SQLやPythonを好む開発者がAI支援型の可視化ツールを使う人たちと力を合わせて作業できるようにする、協調型のデータエンジニアリングが必須となる。クラウドベースのツールによってこういった道がますます開けていくだろう。

 従ってローコードやノーコードのソリューションが広く普及していくだろう。これはコーダーと業務ユーザーが同じ場所で仕事を進めていく場合に特に言えることだ。洗練度を高めたこのような次世代ツールには、プログラマー向けの自動アシスト機能や、非コーダーが気軽にカスタムプログラムを生成できるようにするモダンなテクニックが搭載されることになるだろう。

 ついに、AIエンジニアリングの変化が始まる。「MLの運用」を考えてほしい。この分野は、多くの新興企業がよりアクセスしやすい実用的なコンポーネントを開発する中で、爆発的な成長を遂げるだろう。

 --Adam Wilson氏(TrifactaのCEO)

この記事は海外Red Ventures発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。

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