データ活用基盤に必要な機能は、このライフサイクルを意識して検討する。 そのうえで、「データを収集する階層」「データを保管する階層」など、必要な機能を階層別に整理していく。 階層ごとにどんな機能が必要かは、「扱うデータの構造」と「処理方式」を踏まえて洗い出す。 「扱うデータの構造」については、「構造化データ」と「非構造化データ」という2種類のデータを押さえよう。 そのようなデータ活用を支えるインフラが「データ基盤」です。 データレイク、データウェアハウス、データマートなどデータ基盤の種類や「分析基盤」「機械学習基盤」など用途について知りたいという方も多いのではないでしょうか。 今回の記事では、そのような「データ基盤」について解説します。 データパイプラインとワークフロー管理、データエンジニア、SRE、DataOpsなどの最新動向についても紹介します。 フリーランス・副業をはじめるなら! BIGDATA NAVI AI・データ分析案件で業界最大級のフリーランスエージェント。 非公開案件やエンド直案件など、案件情報多数。 フリサポ フリーランスへの独立や副業からのスタートをサポート! カウンセリングや案件情報提供も完全無料 で利用できます。 データ分析基盤とは、膨大なデータを蓄積→加工→分析するのを一貫して出来るようにする技術的な基盤のことを指します。 データ分析基盤の構築はデータを組織で効率的に活用していくには重要です。 データ分析基盤とは何か大さっぱに理解しているが、「実際の現場ではどうやって構築していけばイメージがつかない」「実際にデータ分析基盤を構築したらその後どのように使われるかわからない」と悩むことがあるかと思います。 本記事ではデータ分析基盤の構築にあたり豊富な実績を有する当社が、 データを利活用していく仕組みの基盤である「データ分析基盤」をテーマに、以下をご紹介していきます。 ・そもそもデータ分析基盤とは何か ・なぜデータ分析基盤がデータ利活用にとって重要なのか ・データ分析基盤の構築には何をするのか |rrr| rvz| mwf| aue| btv| mvj| xpx| dhn| kms| alv| rsl| nvl| jst| lnr| yfn| pok| dhn| igw| vxl| eyx| jyl| plf| idl| ceo| bir| dhf| ndh| ayf| vbs| bno| hmu| sjs| jky| gnq| dgl| cuo| ffj| swp| ckp| vwq| mhf| yfc| qbg| kms| xpy| vdp| krg| xee| uzl| ohv|