AIは業界を変革しつつありますが、ITチームにとって、それを実際に大規模に機能させることは全く別の課題です。 インフラの障壁やガバナンスの問題から、セキュリティの懸念や統合まで、AIを混乱なく展開することは、言うは易く行うは難しです。
Dataiku Product Daysでは、フィールドエンジニアリング担当副社長のポール-アンリ・ヒンセリンが、現実のAI導入の課題に取り組む組織を支援する最前線からの洞察を共有しました。 あなたがITリーダー、エンジニア、アーキテクトであれば、Dataikuの8つの主要な利点の内訳は、障害を越えて自信を持ってAIを拡張する方法を示すでしょう。
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#1. ITとビジネスをシームレスに橋渡し
AIのワークフローでは、データの準備のためのツール、実験のためのツール、そしてデプロイのためのツールなど、複数のツールが必要になっています。 これは断片化、非効率、セキュリティリスクにつながっており、Dataikuは、すべてを1つの統合プラットフォームにまとめることで、これを解決します。
単一のインターフェイスにより、ITチームはノーコード・ユーザーと高度な開発者の両方をサポートすることができ、データエンジニア、ビジネスアナリスト、機械学習の専門家のコラボレーションを可能にします。 複数の切り離された環境を使いこなす代わりに、チームはAI作業を一元化し、ワークフローをより速く、より安全に、より簡単に管理することができます。
最大の特徴は、Dataikuはどのようなインフラにも適合し、オンプレミス、クラウド、ハイブリッドに柔軟に展開できます。 Dataikuはまた、強固なガバナンスとリソースの割り当てにより、IT部門がコントロールとセキュリティを維持しながら、スケーラブルなAIを実現します。
#2. 既存インフラとのシームレスな統合
新しいプラットフォームを採用するITチームにとって最大の懸念事項の1つは、"既存の技術スタックと連携できるか "ということです。 Dataikuなら、答えはイエスです。
Dataikuは、Hadoopから始まり、Kubernetes、Snowflake、エンタープライズクラウドエコシステムのようなモダンアーキテクチャをサポートするように進化してきました。 主要なデータベース、クラウドストレージソリューション、およびビジネスアプリケーションに接続できるため、IT チームはコストのかかる移行を強いられることなく、既存の投資を活用することができます。
ローコードとフルコードの両方のワークフローをネイティブにサポートするDataikuは、IT部門が統合、セキュリティ、パフォーマンスの最適化をコントロールできるようにしながら、さまざまなタイプのユーザーを支援します。
#3. エンタープライズグレードのセキュリティとガバナンスを保証
セキュリティとガバナンスは、ITチームにとって最優先事項です。Dataikuは、AIプロジェクトが安全で、監査可能で、コンプライアンスに完全に準拠していることを保証します。 主なセキュリティとガバナンスの機能は以下のとおりです：
- きめ細かなユーザー・アクセス・コントロールによる、あらゆるレベルでの権限管理。
- プラットフォーム内のすべてのアクションを記録する包括的な監査証跡。
- 企業のアイデンティティおよび認証システム（SSO、Snowflake、AWS IAMなど）とのネイティブなセキュリティ統合。
Dataikuは、既存のインフラストラクチャの上に追加のセキュリティレイヤーを導入することはありません。データソースに組み込まれたセキュリティを活用し、アクセス、処理、保存のいずれにおいても、データが常に保護されていることを保証します。
#4. プッシュダウン・アーキテクチャを採用
AI導入が組織全体で拡大するにつれ、ITチームはパフォーマンスの問題なく成長するソリューションを必要としています。 Dataikuは、オンプレミスかクラウドかを問わず、既存の計算リソースを活用しながら大規模なAIワークロードを処理できるように構築されています。
計算ワークロードをKubernetesクラスタまたはエンタープライズクラウドインフラストラクチャにプッシュすることで、Dataikuは、インフラストラクチャボトルネックなしにAIモデルのトレーニング、デプロイ、および管理ができることを保証します。 Elastic compute scalingは、需要に応じてリソースを動的に調整し、コンピュートパワーの使い過ぎを防ぎ、モデルの効率的な実行を保証します。
#5. 技術チームとビジネスチームのコラボレーションを合理化
AIの導入は、サイロ化したチームやバラバラのワークフローによって、しばしば遅れをとっています。 Dataikuは、共有AIワークスペースを提供することで、IT、データチーム、ビジネスユーザー間のギャップを埋めます。 Dataikuの中核は、技術的なユーザーと非技術的なユーザー間のコラボレーションを可能にするように設計されています。 データサイエンティストやエンジニアはPython、R、SQLで作業でき、ビジネスユーザーはコード不要のインターフェースを活用してAIモデルと対話できます。 ITチームは、1つの管理された環境ですべてを監督することができ、チームごとに別々のツールを管理する必要がなくなります。 ITリーダーにとって、これはツールの管理やワークフローのトラブルシューティングに費やす時間を減らし、より多くの時間を戦略的なAIイニシアチブに集中させることを意味します。
#6. Dataikuクラウドで導入を簡素化
AIプラットフォームの導入は、数カ月に及ぶプロジェクトであってはなりません。 Dataiku Cloudはインフラストラクチャの複雑さを解消し、ITチームがより迅速かつ効率的にAIを導入できるようにします。
Dataiku Cloudのメリット:
- インフラのメンテナンスが不要： アップグレード、バックアップ、セキュリティパッチは完全に管理されます。
- 柔軟なスケーラビリティ： コンピュートリソースは、ワークロードの需要に応じて自動的に調整されます。
- 価値実現までの時間を短縮： 専任のインフラチームを必要とせず、AIプロジェクトを迅速に導入できます。
Dataikuは、オンプレミスとハイブリッドのカスタムデプロイメントを必要とする企業向けに、企業のニーズに合わせた柔軟なデプロイメントオプションも提供しています。
#7. 組み込みのMLOpsで本番環境への対応を加速
非効率なモデルのデプロイとモニタリングのために、多くの組織がAIの運用化に苦戦しています。 Dataikuは、MLOpsフレームワークを内蔵しており、実験から本番への移行を容易にします。 また、Dataikuは既存のMLOps運用モデルに完全に統合することができます。
主な特徴は以下の通りです：
- 一貫したパフォーマンスを保証する自動化されたモデル展開とモニタリング。
- 統合されたCI/CDパイプラインによるシームレスなアップデート。
- バージョン管理とロールバック機能により、AI モデルを大規模に管理できます。
集中監視ダッシュボードにより、IT チームはモデルの健全性、ドリフト、リソースの使用状況を追跡し、AI ソリューションが効率的で信頼性の高い状態を維持できるようにします。
#8. カスタマイズと柔軟性で企業のニーズに対応
AIはビジネスのワークフローに適合する必要があります。 Dataikuは高度なカスタマイズ機能を備えており、ITチームは特定の企業ニーズに合わせてプラットフォームをカスタマイズすることができます。 カスタムプラグイン、APIによる自動化、外部コードの統合により、ITチームはインフラとガバナンスを完全に制御しながらDataikuの機能を拡張することができます。
Dataikuは、あらかじめ定義されたワークフローを組織に強制する代わりに、AIソリューションがビジネスの優先順位に沿ったものであることを保証し、AIの導入をスケーラブルで持続可能なものにします。
結論: 頭を悩ませることなくAIを導入
このProduct Daysのセッションで、ポール-アンリ・ヒンセリンは、AIの成功は単にモデルを構築することではなく、それらを効果的に展開し、コンプライアンスを維持し、企業全体に拡大することであることを明確にしました。 Dataikuは、不必要な複雑さを伴わずに、ITチームがインフラストラクチャの障壁を排除し、コラボレーションを合理化し、セキュリティとガバナンスを維持できるよう支援します。 AIがビジネス戦略の重要な一部となるにつれ、インフラにシームレスにフィットするエンタープライズ対応のAIプラットフォームを持つことは、これまで以上に重要になっています。
フルセッションを視聴し、インフラの障壁を克服する方法を学ぶ
組織全体でAIを拡張する準備はできていますか？Dataikuがどのようにお手伝いできるかをこちらの動画からご覧ください。
原文: 8 Ways Dataiku Helps IT Teams Overcome Infrastructure Barriers