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生成AI時代に正規化は必要か 構造化と半構造化データ、ハイブリッドなDWH設計

生成AIの進化に伴い、データ設計の重要性が高まっています。
正規化された構造化データと半構造化データの使い分けが求められ、企業のデータ活用戦略に影響を与える可能性があります。
この議論は、生成AIの分析精度向上に寄与し、新たなビジネスチャンスを生み出すでしょう。

記事の概要

この記事では、生成AI時代におけるデータウエアハウス(DWH)の設計について考察しています。
特に、構造化データの正規化と半構造化データの活用について、どちらが適切かは専門家の間でも意見が分かれています。
正規化はデータの整合性を保つために重要ですが、その認知負荷が高く、習得が難しいため、生成AIプロジェクトでは半構造化データが好まれることもあります。
具体的には、JSONなどの半構造化データは、人間にも生成AIにも理解しやすく、柔軟な分析が可能です。
今後のデータ分析では、半構造化データと非構造化データの組み合わせが主流となる可能性が示唆されています。

記事のポイント

  1. データ設計の進化: DWHがマルチモーダルデータの分析に向けて進化していることが強調されています。
  2. 正規化と半構造化データの選択: 生成AIに適したデータ形式として正規化と半構造化データの比較が行われ、専門家の間での議論が示されています。
  3. データ活用の課題: 正規化の学習コストや認知負荷が高いことがデータ活用の現場での課題として指摘されています。

詳しい記事の内容はこちらから(引用元)

日経クロステック(xTECH)

 AIデータ設計連載第6回は構造化データをDWHでどう設計すればいいかを説明します。定型的で高頻度の分析や生成AIによる…

生成AI時代に正規化は必要か 構造化と半構造化データ、ハイブリッドなDWH設計
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/03242/090800006/

 

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