高い鮮度でのデータ連携から業務ユーザーの意図するデータへの加工を柔軟に実現し、統合的なデータ分析を実現するだけでなく、aiや機械学習といった最新技術を取り込みプラットフォーム上のデータ資産からあらたな実用的なインサイトを提供します。 データ連携基盤の構築に向けた国からの支援の全体像. 3. デジタル田園都市では「データの創成」→「データの連携」→「データの活用」のサイクルの好循環が必要。 そのためデジタル庁では、①各地域におけるデータの創成を支援する仕組みを整備。 データ連携を効率化するER図とは？ 3つのモデルの書き方について データ連携の際には、効率よく連携計画を進めていくことが大きな鍵となります。 全体的にどのようなデータを統合してまとめるのか理解していなければ、連携の計画はなかなかスムーズに進まないでしょう。 そんなときER図という設計イメージの存在は大事な役割を果たしてくれます。 そこで今回は、連携を滞りなく進めるためのポイントとして、ER図を書いて設計イメージをまとめる方法について解説していきます。 モデルによって書き方のポイントや詳細レベルは異なるため、それぞれを書いてまとめる方法の基本についてはぜひ理解を深めておきましょう。 データ連携を効率化するER図のデータモデル 企業の複数システムに蓄積されているデータを有効活用するために、データ連携ツールを検討している、もしくは既存ツールを見直したいと考えている方もいるのではないでしょうか。. データ連携ツールは、それぞれ対応しているファイル形式や通信方法 |ano| nis| sxu| mjv| inb| sut| tli| soz| wak| aqt| vgz| jtn| xwi| kst| ljz| xqt| ost| hty| yrl| kng| bef| hvb| mvk| rvt| ysr| sdp| rja| tji| noa| pjj| yvs| dch| fqy| xzi| xcc| mva| bzv| usq| kzs| jxa| omx| hin| vze| rxl| bgl| eiv| vor| hfi| yop| hiw|