金融におけるビッグデータ – 金融データ分析のためのガイド
金融業界を変革しつつあるビッグデータとクラウドベースのソリューションを利用して、ビッグデータソリューションを金融業界に適用する方法について学びましょう。
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詳細このウェビナーシリーズでは、Talend Data Fabricを基盤としたデータ統合事例を紐解き、データガバナンスフレームワークの構築手順およびそこに必要とされるツールを順を追って解説します。
今すぐ見る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。
今すぐダウンロードデータ駆動型の意思決定を大規模に行うことによるメリット、データからより多くの価値を引き出すための課題についてのホワイトペーパーをダウンロードできます。
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今すぐ見る進化するコンプライアンス標準とセキュリティ要件に対応しながらデータの整合性を確保するには、効果的なデータガバナンスツールが不可欠です。データの整理、アクセス、保護のために最も効果的な戦略を紹介します。
詳細ビッグデータが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。
詳細経営層にデータのクオリティを証明する立場、あるいは実際にデータクオリティを展開する立場のいずれの方にも、このデータクオリティ徹底解説がお役に立つでしょう。
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今すぐダウンロードデータ管理とは、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。
詳細データの冗長性は、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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今すぐ見る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。
詳細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。
今すぐダウンロードデータプライバシーの規制が強化され、データ盗難のリスクが高まる中、データ保護はデータ駆動型戦略に欠かすことのできない要素になっています。
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