モノリシックアーキテクチャーとは？ マイクロサービスとの比較ガイド
テクノロジースタックの展開について、企業には主に2つの選択肢があります。1つは、多くの機能を網羅した単一のプラットフォームを導入する方法です。もう1つは、マイクロシステムを使用して様々なベンダーのサービスを統合するベストオブブリード手法です。 このページでは、各アプローチの長所と短所について説明します。
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レガシーシステムとは システムが生じる問題と脱却へのカギ
レガシーなシステムとは、まだ使用されている時代遅れのコンピューティングソフトウェアやハードウェアのことですが、テクノロジーが旧式のため、新しいシステムとは対話できません。
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データアーキテクチャーとは ビッグデータをどのようにビジネスに活かすか
データアーキテクチャーは、企業によるデータの収集、保存、変換、配信、そして利用の方法を標準化して、データをビジネスインテリジェンスに変換できるようにします。
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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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マーケティングにおけるビッグデータ入門：ビッグデータ分析の始め方
顧客ロイヤルティやエンゲージメントの向上、マーケティング活動の最適化、あるいは価格決定のいずれに取り組む場合でも、マーケティングにおけるビッグデータが不可欠なツールであることは証明されています。
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金融におけるビッグデータ – 金融業界のビッグデータ分析ガイド
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ましょう。ビッグデータソリューションを金融業界に適用して、ビッグデータの分析方法について学びましょう。
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データガバナンスツール：整理、アクセス、保護に最適なツール
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。
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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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