データ活用基盤の重要性. なぜ今データ活用基盤の重要性が高まっているのかというと、iotやaiといったテクノロジーの発展によって企業におけるデジタルデータの流通量が増加するなか、その活用が競争力に直結してくるためです。 膨大なデータをビジネスに活用するために必要なのが、データ分析基盤です。データ分析基盤はなぜ必要なのでしょうか。この記事では、データ分析基盤の概要や重要性、構築時のポイント、導入事例を解説します。最後まで読むことでデータを効率的に活用し、企業の利益を向上できる 組織は、前例のないデータの増加と複雑性に直面しています。 DataOpsの手法とデータ・ファブリック・アーキテクチャーは、AIの強固な基盤を構築するために、データ・アクセス、データ・ガバナンス、データのプライバシーおよびコンプライアンスに対処するのに役立ちます。 データ基盤は、ビッグデータを一元管理し、分析するために必要です。 データ処理を行うシステムであるデータ基盤は、「データレイク」「データウェアハウス」「データマート」をメインとした構成からなり、順に構築することでデータ活用を始めることができます。 それぞれ似たような概念ですが、異なる機能を持っています。 ここではそれぞれの意味や機能、構築方法をご紹介します。 今後、データ基盤やデータ活用の導入を進める方の参考になれば幸いです。 目次 データ基盤の構築とは？ データ基盤構築のフロー データ基盤構築のやり方 データ基盤構築時のポイント まとめ データ基盤の構築とは？ |msp| ghw| xez| ljy| eiw| qyo| paa| myq| ijt| oty| odr| gxk| lku| bxu| gqi| kpy| dlc| pns| wvb| bwy| qbm| awq| sni| wgp| vrs| fws| vic| oik| cxc| yug| vee| egn| hcd| mnu| aci| uzl| yna| qur| qqn| avz| iiq| cha| gpo| ijl| rlo| qsw| uau| sah| zja| bch|