データマネジメント分野のリーダーが予想する2022年--注目したいトレンドやキーワード
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注目のコメント
この記事に、「データサイエンス業界はデータのクレンジングよりもモデル化を優先するという過ちをおかしている」とあります。これは、発注する側にも問題があることを示唆しています。
AIの開発について、外注をしたり、社内で開発する場合に、納期や、（みかけの）性能をだけを追い求めて、それを口にしていると痛い目をみるでしょう。
AIは、魔法の杖ではなく、適切なデータを適切な処理をして学習させないと、本番での性能はでません。本気でAIのプロジェクトを成功させたいなら、依頼する側にも学習や傾聴の姿勢が求められるでしょう。技術者視点で見るとある程度アーキテクチャやアプローチでコンセンサスの出来ている用語とマーケティング用のバズワードが混在している印象。
グラフデーターベースに関してはPOCの墓場的な現実も長らくあります。
照会されるユースケースも掘り下げると他の技術の方が適当な事も多く、またグラフと一言といってもグラフデーターベースとグラフアナリティクスとナレッジグラフでは使われる技術が微妙に異なるなど実装も多様です。
現状では既存の何かを置き換える技術では無く、実装それぞれにある程度特化した応用領域があって、ユースケースに応じて追加的に使われる技術という個人的な現状評価です。
ですのでグラフありきでスタートすると概ね墓場に直行ですが、他方である程度経験が無いとユースケースの掘り起こしがなされないのも事実で、小さなPOCを回しながら適応領域を試行錯誤する必要はあります。今年出てきそうなデジタルワード
データファブリックとかグラフデータベースとか、ガートナーのイベントでも出てきたワードですね。
ただ、悲しいかな、多くの日本企業ではマダマダそこまで行き着きません。
特にグラフデータベースは自社の取り組みで関わってみて、概念を理解するまでに非常に時間がかかりました。
この工程を無視して、ベンダー丸投げで新システムを作っちゃうと、おそらくベンダーロックインまっしぐらに落ちていくでしょう。。。
デジタルワードは踊らされず、本質を理解して、本当に必要なものをつまみ食いしましょう!!
