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生成AIや高度分析を業務に取り入れる企業が増える一方で、社内にはオンプレミスDWH、クラウドDWH、部門独自のデータベースなど、用途や組織ごとに異なるデータ基盤が残り続けています。個別の業務では利用できていても、必要なデータが複数の基盤に分散しているため、生成AIに必要なデータを横断的かつ継続的に供給できず、PoCから全社展開へ進めないケースも少なくありません。今後のデータ活用では、単に新しい基盤を追加するのではなく、既存基盤の役割を整理し、どこから統合・移行するかを全社視点で判断することが求められます。
社内に複数のデータ基盤が存在すると、データの重複、定義の不統一、アクセス権限の複雑化が進み、現場が必要なデータをすぐに利用できなくなります。しかし、すべてを一度に統合・移行することは難しく、どの基盤を残し、どのデータやプログラムから移行すべきかを判断できないまま、検討が長期化しがちです。さらに、性能低下やデータ欠損、周辺システムへの影響、業務停止への不安から現行環境を維持し続けることで、運用負荷やライセンスコスト、属人化のリスクも拡大します。
本セミナーでは、既存データ基盤の構成、データの所在、利用部門、業務上の重要度を整理し、統合・移行の対象と優先順位を決めるための考え方を解説します。また、小規模なPoCを通じて、データ移行方式、プログラム変換率、処理性能、移行元システムへの負荷を検証し、全件移行、差分移行、並行稼働などから業務影響を抑える方式を選定する手順を紹介します。単なる基盤更改ではなく、移行後に生成AIやデータ活用を継続的に展開できるAI-Ready基盤を構築し、現場で使われる状態へ定着させる道筋をお伝えします。
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