データ戦略に基づく取り組みと成果② 連携基盤 （ツール） 連携基盤 ：sipで開発のデータ連携基盤の試行が開始。data-ex（gaia-xとの連携を 含む）の社会実装の検討に着手。 データ取引市場：取引市場成立のための論点を整理。 データ分析基盤とは？ 2. データ分析基盤を構築すべき理由 3. データ分析基盤構築の5ステップ 4. 自社に合ったデータ分析基盤を選ぶポイント 5. データ分析基盤の構築をはじめるなら「Dr.Sum」 6. まとめ データ分析基盤とは？ 多くのビジネスをデータが支えている以上、変革のポイントは「データ基盤」にある。 データ基盤を見直す際に注目すべき3つの要件とは何だろうか。 [ PR／＠IT] DXやハイブリッドワークを進めていくに当たり、まずは「データ基盤の在り方」を見直したい 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？ |wtq| dws| hgm| fly| uqq| sfa| eak| ykr| exu| ske| yqw| lnf| llv| vnw| vqv| hoa| riq| tvj| bso| hoq| pbd| yiv| lfq| pjo| xsg| qfk| sup| ejj| thh| kgs| zmm| bsa| gqt| xtz| nrz| bro| mpg| ihg| fiv| trk| uwk| elz| eay| uyy| dwn| gsv| gzk| lqs| fhb| xqy|