Amazon DataZone 向けの新しい生成系 AI 機能により、データのカタログ化とディスカバリーがさらに簡素化 (プレビュー)

11月28日、Amazon DataZone 向けの生成系人工知能 (AI) に裏打ちされたオートメーション機能のプレビューを発表しました。これにより、組織データのコンテキストを提供するのにかかる時間を大幅に短縮できます。この新機能により、従来は手間がかかっていたデータカタログ作成のプロセスを自動化できます。Amazon Bedrock の大規模言語モデル (LLM) を利用して、データアセットとそのスキーマの詳細な説明を生成し、分析ユースケースを提案します。ワンクリックで包括的なビジネスコンテキストを生成できます。

組織のデータアナリスト、サイエンティスト、エンジニアなどのデータコンシューマーは、メタデータがほとんどない状態ではデータの関連性を理解するのに苦労しているとお客様から聞いています。その結果、データの解釈により多くの時間を費やすか、データプロデューサーに質問を続けて戻るかのどちらかになります。そのため、データを所有してコンシューマーが利用できるようにするデータ所有者、エンジニア、アナリストなどのデータプロデューサーは、優先度の高いデータの詳細なコンテキストを手動で入力して、データを共有および検索できるようにする必要があるのです。これは時間がかかり、コンシューマーがセルフサービス用のシステムでデータを照合しようとするときに顧客が抱える一番の問題です。

2023 年 10 月に Amazon DataZone の一般提供を開始した際に、生成系 AI 機能を利用してビジネスカタログアセットのテーブル名と列名の生成を自動化する最初の機能を導入しました。Amazon DataZone のデータポータルでは、緑の脳アイコンが自動的に生成されたメタデータの提案であることを示します。Amazon DataZone が推奨する各提案を承認、編集、拒否できます。

本日のプレビュー発表では何が新しくなったのですか?
列名とテーブル名に加えて、テーブルとスキーマおよび推奨される用途のより詳細な説明を自動的に生成できるようになりました。

データポータルの [Business Metadata] (ビジネスメタデータ) タブで [Generate summary] (概要を生成) を選択すると、テーブルとそのメタデータを説明する新しいコンテンツが生成されます。

このレコメンデーションを承認、編集、拒否することもできます。

[Schema] (スキーマ) タブを選択すると、名前だけでなく新しい [Description] (説明) のレコメンデーションも表示されます。生成されたメタデータを確認して、レコメンデーションを承認、編集、拒否することができます。

この新機能により、データが見つけやすくなり、データコンシューマーとデータプロデューサー間のやり取りが減ります。将来的には、広範なデータインサイトに基づいた、より充実した検索エクスペリエンスが得られるようになります。

プレビューをお試しください
新しいメタデータ生成機能は、現在 AWS 米国東部 (バージニア北部) リージョンと米国西部 (オレゴン) の各リージョンでプレビューされています。この新しい生成系 AI 機能により、データのカタログ作成を迅速化し、データディスカバリーを促進することで、インサイトを得るまでの時間を短縮できます。詳細については、「Amazon DataZone: データディスカバリーの自動化」をご覧ください。

ぜひお試しいただき、AWS re:Post for Amazon DataZone 宛てに、または通常の AWS サポートの連絡先を通じて、フィードバックをお寄せください。

– Channy

原文はこちらです。