こんにちは、クラウド事業部の山路です。今回はタイトルのセッションを見てきたので、概要と会場の様子を共有します。AWS re:Inventの様子を知りたい方、タイトルにあるセッションに興味がある方はご覧ください。
セッション概要
An unparalleled level of interest in generative AI is driving organizations of all sizes to rethink their data strategy. While there is a need for data foundation constructs such as data pipelines, data architectures, data stores, and data governance to evolve, there are also business elements that need to stay constant such as organizations wanting to be cost-efficient while efficiently collaborating across their data estate. In this session, learn how laying your data foundation on AWS provides the guidance and the building blocks to balance both needs and empowers organizations to grow their data strategy for building generative AI applications.
ジェネレーティブAIへの圧倒的な関心が、あらゆる規模の組織にデータ戦略の再考を促している。データパイプライン、データアーキテクチャ、データストア、データガバナンスといったデータ基盤の構成が進化する必要性がある一方で、データエステート全体で効率的にコラボレーションを行いながらコスト効率を高めたい組織など、不変であり続ける必要のあるビジネス要素もあります。このセッションでは、AWS上にデータ基盤を構築することで、どのようにガイダンスとビルディングブロックを提供し、両方のニーズをバランスさせ、生成的なAIアプリケーションを構築するためのデータ戦略を成長させることができるかを学びます。
会場の様子
まずはData foundationの定義から。組織のデータ戦略の一つであり、データドリブンな意思決定のために用います。
Data foundationをAWS上で用意するメリットを、ビジネス・技術の両面で紹介。
前半ではシンプルなデータパイプラインから開始し、生成AIに向けて拡張するパターンを紹介します。
シンプルなパイプラインはこちら。
非構造化データやVector dataへの対応、ガバナンスなどが追加され、最終的には以下のようになります。
シンプルなパイプラインに対し、生成AIへ拡張するための要素。
続いてData foundationの例として、Amazon.comのFinance Automation (FinAuto) を紹介。
FinAutoのミッションはサービスを向上する金融テクノロジーを届けつつ生産性やキャッシュフローを改善すること。
Data foundationがAmazon Financialにもたらす効果。組織内のあちこちに同じデータのコピーが散在するのを抑え、データの品質やセキュリティ向上に貢献します。
Data meshを構築し、データカタログやガバナンスの中央集権化を実現。具体的にはAWS Glue Data Catalog / Lake Formationなどのサービスを利用。
最後はData foundationの進化について。
Amazon SageMaker Unified Studio / Lakehouse、S3 Tableといった新サービスの紹介が中心でした。
さいごに
APCはAWS Advanced Tier Services(アドバンストティアサービスパートナー)認定を受けております。
その中で私達クラウド事業部はAWSなどのクラウド技術を活用したSI/SESのご支援をしております。
https://www.ap-com.co.jp/service/utilize-aws/
また、一緒に働いていただける仲間も募集中です！
今年もまだまだ組織規模拡大中なので、ご興味持っていただけましたらぜひお声がけください。
