Cloudera と IBM 社
AI ワークフロー、データ・イン・モーション (流れているデータ) のリアルタイム処理、およびオープンデータレイクハウスで企業の力を最大化
Cloudera と IBM 社が提携した理由
データ・イン・モーションの加速: データ移動の簡素化、AI イニシアティブの促進、およびハイブリッド環境全体でのリアルタイム分析を実現
Cloudera と IBM 社は共同で、リアルタイムのデータストリーミングと分析を可能にするエンドツーエンドソリューションを提供します。具体的には、Cloudera がデータ収集、リアルタイムストリーミング、および安全なデータレイク運用を管理するための基盤を提供し、一方で IBM 社が watsonx プラットフォームを通じて、強力な AI 機能と分析機能を追加し、そのデータを実用的な洞察に変換します。両社の機能の統合により、企業は業務を効率化し、ガバナンスを強化し、リアルタイムでビジネス成果を生み出せるようになります。
データの力を最大限に引き出して、戦略的な意思決定を迅速化
データが飛躍的に増加している今、企業は膨大で多様な非構造化データを管理する複雑さにますます圧倒されています。データサイロの問題やコストの増大、複雑な移行作業、安全で信頼できる AI ワークフローの確保など、組織は成長と俊敏性を妨げる課題に直面しています。しかし、IBM 社と Cloudera の提携により、企業はこうした課題を成長と効率化のチャンスに変えることができます。
Cloudera のオープンソーステクノロジーと IBM 社の高度な基盤モデルをシームレスに統合することで、安全で信頼性が高く、スケーラブルなデータと AI のハイブリッドプラットフォームを提供し、リアルタイムのデータストリーミングと説明可能な AI ワークフローを実現します。あらゆるクラウド環境でシームレスにデータにアクセスできることで、組織は業務を最適化し、コストを削減し、俊敏性を向上させるとともに、今日の最も困難なデータ課題を克服できます。
IBM 社の watsonx.ai と Cloudera で非構造化データをリアルタイムに処理
IBM 社と Cloudera の提携により、リアルタイムでデータから洞察を獲得できます。多くの企業は、データからリアルタイムで洞察を得て、より迅速に意思決定を行い、競争優位性を獲得したいと考えています。しかし、ストリーミングデータパイプラインの非効率性や、非構造化データ処理における制約が大きな課題となっています。
このオンデマンドウェビナーでは、Apache NiFi 搭載の Cloudera Data Flow と IBM watsonx.ai LLM を活用して、これまで以上に迅速にデータから洞察を獲得し、問題を解決する方法について説明します。
IBM 社について
International Business Machines Corporation (IBM) 社は、テクノロジーおよびコンサルティングを手がける米国の多国籍企業で、ニューヨーク州アーモンクに本社を置いています。コンピューターのハードウェアとソフトウェアの製造および販売に加えて、メインフレームコンピューターからナノテクノロジーに至る幅広い分野で、インフラストラクチャー、ホスティング、コンサルティングサービスを提供しています。
特長
「エンジン持ち込み (Bring Your Own Engine: BYOE)」アプローチにより、価格性能比を柔軟に最適化
BYOE により、Presto、Spark、Hive、Impala など、目的に合ったクエリエンジンを選択して、ワークロードを価格面と性能面から最適化できます。柔軟なワークフローによって AI と分析を効率化することで、複雑な SQL クエリを使うことなく洞察を生成できるだけでなく、管理されたデータを使用して信頼できる AI アプリケーションを構築できます。
Cloudera Data Flow とオープンデータレイクハウスアーキテクチャでデータ・イン・モーション (流れているデータ) の活用を強化
リアルタイムのデータ統合により、データのサイロ化と重複を排除できます。Iceberg や Hive などのオープンフォーマットを活用することで、企業はデータを強制的に移行することなく、シームレスにデータにアクセスして分析できるため、業務効率が向上し、より迅速でスマートな意思決定が可能になります。
Cloudera のデータとエンドツーエンドの AI ガバナンスにより、信頼できる AI をあらゆるモデルで展開
組み込みのガバナンスツールを使用することで、データライフサイクル全体でコンプライアンスとガバナンスを自動化して、複雑さとコストを削減できます。また、ハイブリッドクラウド機能により、AI パフォーマンスの最適化、責任ある透明性の高い AI ワークフローの実現、そしてオンプレミスとクラウドの両環境にわたるスケーラブルな運用が可能になります。これにより、チームは組織のデータの可能性を最大限に引き出すことができます。IBM 社と Cloudera の提携により、企業は障壁を取り除き、業務を効率化し、新たなレベルのイノベーションと洞察を促進して、企業全体で実際に測定可能な成果を生み出すことができます。
ユースケース
- より効果的なデータレイクの構築
- 増え続ける AI の課題への対応
- エンタープライズ・データウェアハウスと ETL ワークロードのオフロード
より効果的なデータレイクの構築
増え続ける AI の課題への対応
エンタープライズ・データウェアハウスのデータと ETL ワークロードのオフロード
課題: データの爆発的な増加により、組織は抽出・変換・ロード (ETL) のワークロードの実行や、大量の未使用データの保存など、本来の目的とは異なる用途でエンタープライズ・データウェアハウスを使用せざるを得なくなっています。
企業にとっては、新しいタイプのデータと最新の分析手法を活用すること、そして効率的かつコスト効果の高いデータの保存方法とアクセス方法を確保することが課題となっています。