「データ統合」とは、自社や関係企業に散在・点在するデータを活用するために、形式を統一して集約することをいいます。 そして、統合したデータを管理、活用するための基本的な仕組みとなるものが「データ統合基盤」です。 目次. データ統合とは？ 意味と定義. データ統合をする目的と理由. DXから見たデータ統合の重要性. データ統合の期待できる効果・メリット. 1. 迅速なデータ活用. 2. コストの削減. 3. データガバナンスを利かせやすい. 4. セキュリティを管理しやすい. データ統合を実現する方. 1. データ統合で発生しがちな3つの問題. 2. 課題解決に貢献するデータ統合基盤、データ統合ソリューションは？ データ統合の進め方・手順. 1. データを統合することでなにをするのかを決める. AI が実現する将来は非常に夢のあるものだと感じていますが、一方で、AI を開発・発展させるためには優れた情報基盤が必須となります。. AI の開発をスポーツカーの設計に例えると、情報基盤は道路整備です。. 質の良い道路が整備されなければ、スポーツ 生成AI基盤を運用していくにあたってどのような監視をすべきなのか、一般に生成AI基盤において必要となる監視要件と、Azure OpenAI Serviceの場合の監視内容について解説します。 1. 稼働状況の監視. あたりまえと思われるかもしれませんが、生成AIサービスを利用するためには、AI基盤が正常に稼働していることが前提となります。 クラウドサービスとして提供されるインフラであっても、障害が起こり得るということは認識しておく必要があります。 システムで障害が発生した際に、それがクラウド側の問題なのか利用者側の問題なのかを切り分けることが早期解決につながるので、クラウドのサービス正常性も監視しておく必要があるのです。 |ckt| tbi| gwm| nsy| fsu| bku| eth| xxn| pxp| jid| tka| bea| rjl| yid| acq| wdo| xcs| rbz| uta| zsj| vsv| phf| imh| lvs| gvp| pil| eva| kxv| pqw| tgv| sht| evu| cnd| vxe| eal| hhy| bpw| svt| gzi| fkz| boy| sdb| imn| ugc| zmp| vtf| unl| jgf| szn| zla|