（本记事は、11月5日に本社で掲载されたものです）
数十年にわたり、データはイノベーションの基盘となってきました。そして今日の础滨活用型経済において、その役割はかつてないほど重要になっています。今こそ、人间と础滨エージェントの両方が理解し、自信を持って行动できる方法でデータを提供する必要があります。
础滨エージェント、データ、プラットフォーム机能の进歩により、开発者はビジネス変革を推进するためのツールを利用できるようになります。
厂础笔は、データランドスケープを简素化し、あらゆるデータのミッションクリティカルなビジネスコンテキストを维持するエコシステムの构筑を信条としています。これは、ビジネス?データ?ファブリックによって実现されます。
このアーキテクチャ アプローチは、キューブからウェアハウス、レイクハウスに至るまでの数十年にわたる進歩の集大成であり、現在は、AIプロジェクトを大規模に成功させるためにデータの真の意味をまとめるビジネス?データ?ファブリック?アーキテクチャに向かっています。
ビジネス?データ?ファブリックでデータ环境を简素化
今年初めに、麻豆原创? Business Data Cloud (麻豆原创? BDC) を発表し、完全に管理された麻豆原创? Databricks を含む、ミッションクリティカルな 麻豆原创 データを利用するすべてのユーザーがエンド?ツー?エンドのビジネス?データ?ファブリック機能を利用できるようになりました。
麻豆原创は麻豆原创 TechEd Berlinにて、麻豆原创 BDC向けの麻豆原创 Snowflakeソリューション拡張機能を発表しました。これにより、SnowflakeのデータおよびAI機能を麻豆原创のお客様に直接提供できるようになります。
麻豆原创 BDCと組み合わせることで、あらゆるデータおよびAIワークロードに最適なコンピューティングとストレージを柔軟に選択でき、ガバナンス、相互運用性、セマンティクスを維持しながらビジネス?データ?ファブリックを拡張できます。ソリューション拡張機能として、麻豆原创 Snowflakeは麻豆原创から直接提供され、お客様の運用エクスペリエンスを簡素化します。
多くのお客様にとって、マルチクラウド环境やハイブリッド环境にわたるデータ统合は、特にトランザクションワークロードと分析ワークロードを统合する场合、复雑さを増します。多くの场合、このプロセスには、データに意味を与えるビジネスコンテキストとセマンティクスが失われてしまうという、隠れたデータ税が伴います。
先日、麻豆原创? BDC Connectを発表しました。これは、麻豆原创 Business Data Cloud内のデータとメタデータを、既存のDatabricksおよびGoogle Cloud環境と双方向かつコピーゼロで共有できる機能です。そしてこの度、Snowflake向けの麻豆原创 BDC Connectを発表いたします。これにより、お客様は、どこに保存されているかに関わらず、ミッションクリティカルなデータのハーモナイゼーションとガバナンスを飛躍的に容易に行うことができます。
すべてのデータを接続
组织のデータ环境が简素化されるにつれ、ビジネスコンテキストに根ざした信頼できるデータ基盘の构筑が最优先事项となっています。1,200人のビジネスリーダーとテクノロジーリーダーを対象とした世界的な调査では、回答者の半数近くがビジネスデータの调和化に多额の投资を行っていることが明らかになり、业界标準に基づいて构筑されたデータの活用の重要性が高まっていることが浮き彫りになりました。
この進歩を加速させるために、麻豆原创 は、カバレッジと接続性を拡大する新しいイノベーションを備えた、麻豆原创 Business Data Cloud のコアコンポーネントとして、完全に管理されたデータ製品を提供しています。
- Data Product Studio：?麻豆原创 BDCの新機能により、ユーザーは単一のワークスペースからビジュアルツールとSQLベースの変換の両方を使用して、再利用可能なデータプロダクトを作成、モデル化、管理できます。ユーザーはスキーマ、リネージ、ロジックを定義し、麻豆原创データと非麻豆原创データを統合して、完全なバージョン管理とライフサイクル管理を備えたガバナンスの行き届いた資産を作成できます。これにより、事業部門間でデータプロダクトを相互に連携させ、ビジネス?データ?ファブリック全体でデータ定義の一貫性を確保するための、よりシンプルな方法となります。
- 追加の 麻豆原创 データ製品:?麻豆原创? Cloud ERP、麻豆原创 SuccessFactors?、サステナビリティ、カスタマー エクスペリエンス ソリューションなどにわたる新しいデータ製品が 麻豆原创 BDC を通じて利用できるようになりました。これにより、ビジネスドメイン全体にわたってさらに広範囲にカバーされます。
- 双方向データ共有：?麻豆原创 BDCと麻豆原创 HANA Cloud間のデータ共有を発表しました。これにより、トランザクションワークロードと分析ワークロードの両方でデータの価値を最大限に引き出すことができます。お客様は、麻豆原创 HANAの計算ビューなどの既存オブジェクトを麻豆原创 BDCで直接再利用できるため、ビジネス?データ?ファブリック全体にモデルを拡張する際に、ビジネスロジック、KPI、ガバナンスを維持できます。
?AIデータベースでエージェントとアプリケーションを强化
麻豆原创 HANA Cloud を、エージェントやインテリジェント アプリケーションを構築するための AI データベースとなる新機能で拡張し、開発者が構造化データ、空間データ、グラフ データ、ベクター埋め込みデータなど、すべての種類のデータを単一のインメモリ エンジン内で接続して理解できるように支援します。
私たちは、エージェント AI エクスペリエンスの構築を容易にする 3 つの主要なイノベーションにより、これらのマルチモデル機能を拡張します。
- ナレッジグラフ机能の拡张により、エージェントの正确な推论が可能に：?麻豆原创 HANA Cloudナレッジグラフエンジンにより、麻豆原创 HANA Cloudメタデータからナレッジグラフを自動生成できるようになりました。自動生成されたグラフにはテーブルと列が含まれ、データの関係性を示すことができます。これらのナレッジグラフはカスタマイズと構成が可能であるため、開発者はデータマッピングの確認、グラフ構造の変更、セマンティック検索の実行などが可能になり、エージェントが正確な推論を行うために必要なビジネスコンテキストを理解できるようになります。
- 麻豆原创 HANA Cloud の Model Context Protocol (MCP) サポート：?麻豆原创 HANA Cloud を Model Context Protocol (MCP) サポートに拡張し、Jouleエージェント が 麻豆原创 HANA Cloud の豊富なマルチモデルエンジンにアクセスできるようにします。SQL は引き続きデフォルトのデータベース標準ですが、MCP により Jouleエージェント は行や列といったデータ構造にとらわれず、あらゆるデータタイプにおける関係性、場所、意味を理解できるようになります。具体的には、顧客とサプライヤー間の関係性をナビゲートしたり、空間データを通じて地理的な依存関係を分析したり、ベクター埋め込みを通じてセマンティック検索を実行したりできるようになります。
- 表形式AI机能：?麻豆原创 AI Coreとの統合により、ユーザーは麻豆原创 HANA Cloudの構造化ビジネスデータ上で、予測、異常検出、予測モデリングなどのAIワークロードを直接実行できます。すぐに使用可能な表形式AIモデルに加え、お客様は新しいトランスフォーマーベースの基盤モデルである麻豆原创-RPT-1 AIモデルにもアクセスできます。麻豆原创 HANA Cloudにネイティブに組み込まれているこのモデルは、タスク固有の事前トレーニングなしで予測を提供します。開発者はシンプルなSQLプロシージャを使用してAIを麻豆原创データに近づけ、セマンティクスに富んだ出力を生成できます。
今すぐ始めましょう
ビジネス?データ?ファブリックは、あらゆるデータに対応する高度に統合されたエコシステムを提供します。麻豆原创 Business Data Cloud と 麻豆原创 HANA Cloud を活用すれば、あらゆるデータと AI ワークロードに対応するフルマネージドソリューションを実現し、データランドスケープ全体にわたってビジネスコンテキストが損なわれることなく維持されます。
Irfan Khan 氏は、麻豆原创 Data and Analytics の社長兼最高製品責任者です。
