データの健全性とは

データの健全性とはデータの品質を測るものです。データが有効かつ完全で、ビジネス上の意思決定を行う際に安心して頼ることができる分析を行えるだけの十分な品質であることを証明できれば、組織のデータは健全であると判断できます。

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データ分析とは

データ分析は、データに隠された機会や重要なインサイトを見つけ出すことで、組織のコスト削減、収益増加、競争力維持に貢献します。

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データサイロとは何か?

サイロ化したデータはコラボレーションを妨げ、リソースを浪費し、リスクを高めます。なぜデータサイロが発生するのかを理解し、4つのステップで企業のデータサイロを解消します。

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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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データマイニングとは?

データマイニングは、大量のデータを分析して、問題の解決、リスクの軽減、新たなビジネス機会の創出に役立つ知見を獲得するための技術です。

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データファブリックとは何か?

皆さんは他の新しいテクノロジーの用語と同じように、「データファブリックとは何だろう?」「なぜ必要なのだろう?」と思われるかもしれません。

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データマッピングとは?

データマッピングは、統合、移行、およびその他のデータ管理タスクで、データ管理においてデータの品質を保証する重要な部分です。

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API(アプリケーションプログラミングインターフェイス)とは
[定義と実例]

ネットワークにおけるデータのやり取りの標準がプロトコルであるように、APIはアプリケーションにおけるデータのやり取りの標準です。もしAPIがなければ、ソフトウェア開発者はアクセスしたいプラットフォームから情報を取得するために、大変な思いをしてコードを書くことになるでしょう。

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データパイプラインとは?

データパイプライン内で発生する重要な4つのアクションは、データ統合を実現する手段です。統合は生データから始まり、最終的に実用的な情報と知見を生成します。

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