データクオリティを高めるデータ統合戦略

低品質なデータがシステムに入るのを防ぐためのデータチームの編成方法/会社のデータのセキュリティを確保しつつ、データ保護規制を遵守する方法/信頼できるデータを操作するための適切なデータ統合ツールの選択方法について、ホワイトペーパーをダウンロード出来ます。

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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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データマネジメント(管理)とは?/データ管理の方法とメリット

データ管理とは、現代のビジネスに不可欠なデータの取り込み、格納、マイニング、アーカイブのためのフレームワークを構築・維持する専門プラクティスを指します。7タイプのデータ管理、適切なデータ管理のメリット、3つのベストプラクティス、適切なツールの見つけ方を紹介します。

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データの冗長性とは?

データの冗長性は、データベースやデータストレージのテクノロジーに同じデータが保持されている状態を指します。単一データベース内の2つの異なるフィールド、または複数のソフトウェアプラットフォーム/環境内の2つの異なるスポットでデータが再現されることがあります。MDMによってデータの冗長性とそれが引き起こす問題を回避する方法を紹介します。

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マスターデータ管理(MDM)とは

マスターデータ管理(MDM)は、一貫性のある「真の」最新データを常に使用し、これに基づいて意思決定を行うことを可能にする手法です。それがビジネスにどのように利益をもたらすのか、どのような課題に備えるべきか、どのように開始するのかについて説明します。

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データ品質の迷信を覆す

このホワイトペーパーでは、低品質なデータを減らすための積極的な取り組みを6つの事例でご覧いただき、また、それによりどのような優れた結果がもたらされたかをご覧いただけます。

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Talendを活用してグローバルデータプライバシーのコンプライアンスを実現するための実践的な16のステップ

データガバナンスの専門家であるSunil SoaresとJean-Michel Francoによるこのホワイトペーパーは、ヨーロッパ(GDPR)、北米(CCPA)、アジア太平洋地域におけるデータ保護と主権法の最新の概要、ならびにコンプライアンスの実践的アプローチを提供します。

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