- 組織は非構造化データの過剰な流入に苦しんでおり、手動で情報を収集し、処理し、システムに入力する必要がある
- 従来のデータエンジニアリングアプローチは、現実世界の情報の意味の複雑さとフォーマットの多様性に対処できない
- Large Language Models（LLMs）の登場により、非構造化データを構造化された表現に変換する自動化理解が可能になりつつある
- LLMsは、文脈を理解し、非構造コンテンツから意味を抽出できるため、新しいデータ処理システムのアーキテクチャを実現する
- LLMを活用することで、人間のワークフローとAIシステムの両方にサービスを提供でき、情報の構造化とアクセス性が向上する
LLMsを活用したデータエンジニアリングの未来は、人間と機械知能の統合にあるといえる。これにより、自動化、洞察、革新の新たな可能性が開かれるでしょう。
私の意見：LLMを活用したデータエンジニアリングは、非構造化情報と構造化データの間の溝を埋めることができる可能性を持っています。人間と機械の知性を統合することで、情報の利用価値が向上し、組織はより効率的に作業を行うことができるようになります。このような技術の進化は、今後さらなる革新をもたらすと期待されます。