- AIを導入する組織が急速に増加している
- AIの潜在能力は連続的なリアルタイムデータに依存している
- リアルタイムデータは生成された瞬間に利用可能な情報を指す
- AIアルゴリズムは新鮮なデータの連続的な流れを必要とする
- リアルタイムデータの価値は伝えやすいが、インフラの構築は非常に複雑である
- 自動車の例を取り上げてAIとリアルタイムデータの重要性を説明
- AIが適切なデータに基づいてトレーニングされることの重要性を強調
- AIの完全性と成功はトレーニングデータの完全性と正確性に直接関連している
- AIシステムは連続的でリアルタイムなデータにアクセスするための堅牢で低遅延のデータストリーミングプラットフォームを構築する必要がある
AIの潜在能力と成功は、それがトレーニングされたデータの完全性と正確性に直接関連しています。そのため、組織は、AIシステムが連続的でリアルタイムな関連データにアクセスできるようにするために、堅牢で低遅延のデータストリーミングプラットフォームの構築を優先する必要があります。
AIの世界は情報に基づいています。AI以前の時代とは異なり、照会は事前に定義された質問に制限されたり、人間の代理人に電話をかける必要があったりしました。今日のインフラは、利用可能なデータに基づいてほぼ任意の質問に答える準備ができている必要があります。顧客サービスなどの領域でLLMを効果的に利用するには、モデルを業界固有のクエリを処理できるように適応させ、リアルタイムデータにアクセスできるようにする必要があります。
リアルタイムデータの取得に関する多くの組織の最大の問題は、即時のユースケースに基づいてリアルタイムインフラを選択することです。例えば、機械センサーデータを取得することが重要である場合、開発者は素早くメッセージングシステムを作成するためにRabbitMQを実装するかもしれません。別の時点では、顧客データをデータウェアハウスにストリーミングすることが優先され、開発者はカスタムコネクタを構築してストリーミングデータパイプラインを作成します。その結果、混沌としたコネクタとストリーミングプロトコルのセットができます。
これらは、データストリーミングインフラが堅牢で拡張可能で効率的であることを確認するための基本的な質問です。
AIシステムが産業全体にわたってより深く組み込まれるにつれて、ヘルスケアや金融からエンターテインメントや教育まで、リアルタイムデータへの依存はますます強化されるでしょう。AIが普及し、私たちの生活のあらゆる側面に触れる世界では、古い情報を基にモデルが運用されることは単に許容できません。
これらの要求を満たすために、組織は堅牢で拡張可能で効率的なデータストリーミングインフラを採用する必要があります。マルチテナンシー、複数のプロトコル、および自動スケーリングをサポートするプラットフォームアプローチを取ることにより、企業はAIシステムが最適にかつ信頼性高く機能するために必要なリアルタイムデータを確保できます。この戦略的な投資は、AI駆動の未来で競争力を維持し、革新するために不可欠です。
AIの未来において、AIシステムの成功はデータの完全性と正確性に直接関連しています。組織は、AIシステムが連続的でリアルタイムな関連データにアクセスできるようにするために、堅牢で低遅延のデータストリーミングプラットフォームの構築を優先する必要があります。
元記事: https://builtin.com/articles/real-time-data-ai