はじめに
データ利活用、BIといったキーワードは毎年注目されており、各社が取り組みたい領域で上位に入っています。
データ利活用、BIには課題があり、克服するためにいろいろなツールや方式が考えられてきましたが、課題解決にOracle AIが利用できそうです。
データ利活用の課題とOracle AIでの解決
課題1：エンドユーザーが見たいデータがすぐに見れない
課題の例
データ参照画面を作成するには情報システム部門の専門知識が必要であることも多く、その場合、エンドユーザーは情報システム部に依頼し、作成できるまで待つ必要がありました。
それに対し、エンドユーザーでもビューを簡単に作成するツールが提供されたりもしています。（いわゆるセルフサービスBI）
OracleのAIでは
Oracle Autonomous Databaseには「SELECT AI」という機能があります。
自然言語で検索をおこなえる機能です。SQLを書く必要がありません。
「自然言語」という最も簡単なUIで操作できるので、ある意味セルフサービスの理想の形と言えるかもしれません。
Oracle Autonomous DatabaseはOracle Cloud Infrastructure (OCI)で利用できます
課題2：データの品質が悪い
課題の例
データは完全に一致しなければ別データで、データの整備が必要です。
OracleのAIでは
正確なデータを得るには引き続きデータの整備は必要です。
ただ、意味的に近いデータを得たい場合は、Oracle Database 23aiで導入されたベクトル型、ベクトル検索を用いることができます。
「SELECT AI」を用いて、正確なデータも、意味的に近いデータも検索できます。
また、生成AIは間違った回答をすることがありますが、Oracle Database 23aiではコメントや注釈などのメタデータを与えることで、AIからより正確な回答を得ることができます。
課題3：データが古い
課題の例
データ分析用の専用DBを利用する場合、データを専用DBに投入するのに時間がかかり、その間にデータが古くなってしまうという問題があります。
また、新しく分析対象ソースが増えた場合、いわゆるETLの開発に多くの時間が必要になることがあります。
Oracleでは
これは従来から言われていることですが、Oracle Databaseは様々なタイプのデータを格納できます。
OLTPと呼ばれるような日々の更新データも、分析用のデータも格納できます。JSONも格納できます。従って、データを移動する必要がありません。
今まさに更新されたデータを対象にできます。