データモダナイゼーションの新潮流：AWSにおけるAI/MLアナリティクスの促進剤（Wipro Limited社主催）

Pulisher : Mass Migration & DR Center イ・ミンギュ
Description : AWSとWiproが提供するクラウドベースの技術とフレームワークを統合し、AI/MLアプリケーションでどのように機能を活用できるかを紹介するセッション。

はじめに

AWSでAI/MLを分析する上で影響を与える新しい技術について考察してみる時間でした。

セッションの概要紹介

データを「新しい電気、新しい石油、新しい水」と呼んでいた慣習的な用語に触れ、これはほとんどのデータ機関がレガシーシステムの上に何かを積み上げた形で進んでいることを説明しました。

モダン化を進めても変化を感じるかどうかについて改めて考えさせられます。本当にモダナイゼーションになるためには、データに対する処理を再定義する必要があると感じています。

データの成熟度の重要な特徴として「可用性、拡張性、認識、適応性、倫理性」を挙げ、これらは最近18ヶ月で再定義されるべきだと強調しています。

AWS GlueとCollibraを使用して基盤インフラを構築し、データに手動でタグを付けることができます。

データの可用性、無意識、センシングなどの課題に対応するためには、中央データガバナンス領域を明確にすることが重要です。

中央データガバナンス領域を構築することで、データ資産を効率的に管理することができます。

データAPIを活用して、ビジネス部門間でデータを共有することができます。

データエコシステムを成熟させ、知能化するプロセスは重要です。

データパイプラインの知能化とExtreme ELM(Extreme Learning Machine)を使用して顧客にカスタマイズされたボットを提供し、AWSの様々な機能を活用してデータモデルを向上させることができます。

保険企業の例を挙げ、データモネタイゼーションのためにAWSの拡張分析機能を活用した事例と、詐欺検出や新しいモデルの生成に関する問題を解決しながら、データを効果的に活用してビジネス価値を創出する方法を最後にセッションが終了しました。