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タレンド製品
構造化データと非構造化データの比較：完全ガイド
構造化データと非構造化データの相違点を要約すると、データの形式、データストレージ、データの種類、データスキーマ、そしてデータが対象とするユーザーになります。
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データマイニングとは？16種類のマイニング手法とツールによる最適化
生データを実用的な知見へと変換するために使用される16種類のデータマイニング手法について学ぶことで、データへの投資の価値を最大化しましょう。
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データレイクの運用に役立つ5つのベストプラクティス
データレイクの導入が適切であると判断したら、長期的な成功のために、データレイクをセットアップするためのベストプラクティスを理解する必要があります。
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信頼できる唯一の情報源 – 概説と必要性について
データは、コラボレーションの促進、ビジネスパフォーマンスの向上、意思決定の合理化に役立つものでなければなりません。これを実現できていない場合は、SSOTが必要です。
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ETL市場がELTツールにより破壊的影響を受ける理由
ビジネスデータの50%がクラウドに存在するようになり、処理のニーズに対応するためにELTツールに注目する組織が増えています。ELTツールがデータ統合の将来に及ぼす影響について、ご紹介します。
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機械学習を生かしたデータクオリティ
ビッグデータがDQの手法をどのように変えているかを学びましょう。ビッグデータによって機械学習（ML）が主流になりました。DQがMLに影響を与えたように、MLもDQの実装のあり方を変えています。
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データレイク：目的、プラクティス、パターン、プラットフォーム
先端的なデータ管理専門化を対象に実施されたTDWIの調査から、データレイクの実装を成功させるための12の優先事項が明らかになりました。適切なツールを使用することで、データレイクはセルフサービスのデータアクセスを実現し、データウェアハウジング、アナリティクス、データ統合などのデータ駆動型ソリューションのプログラムを拡張します。
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クラウドにおける「管理されたデータレイク」
データレイクの主な目的は、分散した異種のデータサイロにさまざまな（場合によっては限定的な）データセットを格納する代わりに、生の（フィルタ処理されていない）組織データに完全かつ直接アクセスすることです。
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データプレパレーションとは？ ツールと実行方法
データプレパレーションとは、処理/分析前に生データをクレンジングして変換するプロセスです。時間のかかるプロセスですが、ビジネスインテリジェンスのメリットを得るために必要となります。今日では、セルフサービスの高機能なデータプレパレーションツールによって、これまで以上に簡単になり、効率化されています。
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エッジアナリティクス：ローカルで即座に知見を得ることのメリットとデメリットについて
ガートナーは、展開されたデータの90%は役に立っていないと報告しています。また、エクスペリアン（Experian）は、米国企業が抱えるデータの約32%は不正確であると報告しています。重要なのは、あらゆる企業にとってデータが最も貴重な資産であることです。データを丸ごと廃棄したり、利用されないデータレイクに放置したりするのは非常に残念なことです。さまざまな情報エンドポイントを理解し、最終的にビジネス成果をもたらす結論を導くためには、すべてのデータサイエンティストがIoTの膨大なデータプールを活用することが不可欠です。
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ビッグデータ(Big data)の定義と未来予測
ビッグデータとは、業務を改善するために莫大な量のデジタル情報を収集、分析、使用することを指す一般的な用語です。ビッグデータによって、私たちの生き方、ショッピング、そして日常生活のアプローチが急速に変化しています。ビッグデータとはどのようなもので、どのように活用できるのかを説明します。
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