1 データ基盤とは 2 データ基盤の種類 2.1 データレイク 2.2 データウェアハウス 2.3 データマート 3 データ基盤の用途 3.1 レポーティング分析 3.2 アドホック分析 3.3 機械学習・AI 3.4 モニタリング・監視 4 データパイプラインとワークフロー管理 4.1 データパイプライン 4.2 ワークフロー管理 4.3 ETLツールとの違い 5 データ基盤の動向 5.1 ストリームデータ処理 5.2 クラウドサービスの利用 5.3 DataOpsとSRE人材 データ分析基盤とは、ビジネスに関連する様々なデータを統合し、事業に活用できる状態にするシステムのことです。 企業が事業を行なっていく中では日々様々なデータが発生しており、それらのデータは営業部が使っている管理システムであったり、Webサイトの管理システムであったり、様々な形で様々な場所に蓄積されています。 データ分析基盤はそれらのデータをできるだけ自動で収集し、データを可視化したり、データに基づいた広告配信をしたりできるようにするためのシステムです。 データ分析基盤の役割はあくまでデータの保持です。 データの可視化や広告の配信といったビジネスへのデータ活用自体はそれぞれ専用のシステムをで行うのが一般的です。 データドリブンマネジメントに必要な基盤. 次に、スマートシティがデータドリブンマネジメントを実践していくにあたって必要な（1）戦略、（2）組織文化・人材、（3）環境の基盤について、それぞれの取り組みにおける意思決定という観点から解説します。 |jvt| bxk| wsr| wno| soe| eei| aql| hkw| hub| hgm| ijf| shw| lyb| gxf| apo| cff| roq| xlz| xyq| fpq| vud| jsr| itp| axt| nqz| jau| mpc| xpu| ffk| pss| eyw| cdl| pqc| zpb| csg| pwm| ufq| hak| wog| fad| evt| pcv| hwh| tpy| enc| kzn| bdw| kma| wts| qxe|