ここでも、少し異なる方法で取り組みたいと言わざるを得ません。 お客様がクラウドの弾力性を最大限に活用できるように、またオンプレミス環境も最大限に活用できるように、この問題に対処したいと考えています。 そして、私たちはそれをどのようにしたいのか、ほぼシームレスな方法で、途切れることのない方法でそれを行いたいと考えています。 プライベート データ センターからのデータをクラウドで管理し、両方の利点を最大限に活用できます。
月桂樹： 興味深い視点ですが、これにはビジネスのさまざまな要素を取り入れる必要もあります。では、リーダーシップの観点から、より良いデータ管理に移行するために、あなたが導入または推奨したベスト プラクティスは何ですか?
バールティ: そうですね、データジャーニーはデータプランニングから始まると思いますが、それはサイロ化して行うべきではありません。 そして、最初からそれを正しく行うことが非常に重要です。 ここで行う必要があるのは、データ計画の開始時に、CIO、ビジネス ユーザー、CTO など、すべての関係者を集める必要があります。 したがって、この戦略は決してサイロ化して実行すべきではありません。 そして実際、私は別の側面について考えて強調したいのですが、これはおそらく人々があまりやらないことですが、どのようにしてパートナーをミックスに参加させるかということです。 実際、ここに例があります。 Hitachi Vantara に入社する前は、空気清浄機会社の CTO を務めていました。 そして、データ戦略を定義する際、Salesforce データ、NetSuite のデータ、顧客チケットを調べ、マーケティング キャンペーンをどのように推進できるかを確認するためにこれらすべてを行っていました。
そして、このデータを見ていると、何かが完全に欠けていると感じました。 そして実際、欠けていたのは気象データであり、これは当社のデータではなく、サードパーティのデータでした。 効果的なマーケティング キャンペーンを設計するためには、この気象データについての洞察を得ることが非常に重要でした。 たとえば、特定の地域でアレルギーがある場合や、特定の地域で山火事が発生している場合などです。 そしてそのデータはとても重要でした。 したがって、すべての関係者、データのすべての部分をまとめて最初から考えることができる戦略を持つことが、始めるのに正しいことです。
月桂樹： そして、大きな厄介な問題と目標とともに、データセンターが企業の炭素排出に寄与しているという考慮事項もあります。 パートナーシップとデータ管理の最新化、そしてこれまで話してきたことすべてについて考えます。企業はどのようにして持続可能性の目標を達成しながら、特にあなたが言及したように、すべての履歴データとリアルタイム データに対応できるようにデータ インフラストラクチャを最新化できるでしょうか。 、ソースがたくさんあるのですか？
バールティ: そうですね、この点を無視しないことが非常に重要なので、この点を取り上げていただいてうれしいです。 実際、AI の進化や、私たちが話しているさまざまなことを考慮すると、1 つのモデルを 1 回微調整するだけで、乗用車が生涯に排出できる二酸化炭素排出量の最大 5 倍が実際に発生する可能性があります。 つまり、私たちはここで、非常に巨大な環境への影響について話しているのです。 そして、この特定のテーマは日立にとって非常に重要です。 そして実際、当社の目標は、2030 年までに事業運営を、2050 年までにバリュー チェーン全体でカーボン ニュートラルを実現することです。そして、ここで当社がこの問題にどのように対処するかは、ハードウェア側とソフトウェア側の両方で行われます。 私たちは最初からハードウェアを設計し、エンドツーエンドのコンポーネントを調べて、どのような種類の二酸化炭素排出量が発生するのか、そしてそれを実際に最小限に抑えるにはどうすればよいのかを検討しています。 そして実際、ハードウェアの準備が整ったら、非常に厳しいエネルギー認証を通過する必要があります。 そしてそれはハードウェア面でも同様です。
さて、ソフトウェア面では、実は私はこの取り組みを始めたばかりで、二酸化炭素排出量がより少なくなる可能性が高い最新の言語にどのように移行できるかを検討しています。 ここで、既存の Java を置き換える方法を検討しています。 [code base] 理にかなっている場合は、Rust を使用します。 繰り返しになりますが、これは私たち全員が考える必要がある大きな問題であり、一夜にして解決できるものではありませんが、インターフェイスのマナーについて常に考えなければなりません。
月桂樹： まあ、確かに印象的なゴールだ。 先ほどおっしゃっていた、生成 AI などの新興テクノロジーは、組織を次世代のデータ インフラストラクチャ システムに移行するのにどのように役立ち、また、競合他社との差別化にもどのように役立ちますか?
