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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ETLテスト:概要

ETLテストとは、レコードの重複やデータの損失を防ぎながらデータの正確性の検証/確認/保証を行うために、ETLプロセス全体に適用されるテストを指します。ETLテストの8つの段階、9種類のテスト、一般的な課題、最適なツールの見つけ方などを紹介します。

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データレイクとは?

データレイクは、多数のソースからのビッグデータを元のままの形式で保持する中央ストレージリポジトリです。データレイク形式のメリットは魅力的であり、多くの組織がデータウェアハウスからデータレイクに切り替えています。データレイクの特長、データレイクの使用が拡大している理由、データレイクを構築する方法について紹介します。

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データプロファイリングとは?

データプロファイリングはビジネスに不可欠です。データプロファイリングを使用してデータを編成/分析する企業は、新たな成功につながる可能性を発見し、市場で明確かつ強力な優位性を発揮できます。

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Hadoopとは? 7つのメリットとエコシステム

Hadoopは、Javaベースのオープンソースフレームワークであり、ビッグデータの格納と処理に使用されます。データは、クラスターとして動作する安価な汎用サーバーに格納されます。分散ファイルシステムにより、同時処理とフォールトトレランスが実現します。

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データレイクとデータウェアハウス

データレイクとデータウェアハウスは、どちらもビッグデータを格納するために広く使用されていますが、同じものではありません。データレイクは、ローデータの巨大なプールですが、その目的はまだ定義されていません。データウェアハウスは、特定の目的のために処理され、フィルタリングされた構造化データのリポジトリーです。

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MapReduceとは?

MapReduceは、Hadoopフレームワーク内のプログラミングモデル(パターン)であり、Hadoopファイルシステム(HDFS)に格納されたビッグデータにアクセスするために使用されます。map関数は、入力、ペア、プロセスを使用して、別の中間ペアのセットを出力として生成します。

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ELTとETLの違い BIへの影響と最適なアプローチ

ETLとELTでは、データがビジネスインテリジェンスに変換される場所、そして運用中のデータウェアハウスに保持されるデータの量が異なります。ここでは、これらの違いがビジネスインテリジェンスにとって何を意味するのか、それぞれの組織にとって最適なアプローチはどちらか、なぜクラウドがすべてを変えているのかについて説明します。

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Sparkでのジョブの実行

Sparkフレームワークを使用してビッグデータバッチジョブを作成し、HDFSからデータを読み込み、ソートしてコンソールに表示する方法を紹介します。

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IT意思決定者が注目すべき2017年以降の6つの重要トレンド

2016年の時点で、世界の総人口の半分がインターネットに繋がっており*、オンライン接続する機械は64億台を超えています**。あらゆる場所で膨大な量のデータが送受信されているのが現状です。Advanced Performance InstituteのBernard Marr氏により執筆された本ホワイトペーパーでは、人、モノ、企業のスマート化を実現する6つの重要なITトレンドについて解説します。

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無料レポート:セルフサービス分析

今日の企業はデータに圧倒され、収集したデータのほんの一部の分析をかろうじて行っている状況にあります。そのような中、より強固なデータ駆動型文化の構築に向け、セルフサービス分析と呼ばれる新しいアプローチを採用する企業が増加しています。

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