DWHを中心としたデータ活用においては、どのデータとどのデータを、どういうキーで結合するか、ということが重要でした。たとえば、顧客にユニークに振られた顧客番号のようなものを中心に、契約情報や利用状況といった複数のシステムに横断して記録されているデータを結合する、といったような処理を行っていました。
しかし昨今ではシステムの数も膨大であり、複数の顧客に共通して利用されているサービス等もあり、単純に結合することが難しいデータが多くなっています。特に、前述のIoT/OTではその例が顕著に見られます。
こういった時、人間であれば臨機応変にあいまいにデータをくっつけることも可能なのですが、機械にその判断をさせることは、これまでは非常に難しいものでした。
ここに登場したのが、機械学習をはじめとした、AIに関連した技術群です。
AIの登場により、データを扱う技術は飛躍的に進化しました。たとえば、統計的手法に機械学習を併用することにより、様々なデータを試行錯誤しながら結合することが可能となりました。特に、自然言語処理や映像処理、大量のセンサ処理といった分野への影響は非常に大きなものとなっています。
