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インフォマティカ・ジャパン株式会社

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データレイク管理の9つの設計原理:プロセスの自動化が必要な理由とは?

複数ソースからのデータを構造化せず保存・処理できる「データレイク」の価値を高めるには、データ管理を効率化するアプローチが必要だ。そのために最高データ責任者やデータ管理リーダーが把握しておくべき、9つの設計原理を紹介する。

コンテンツ情報

公開日 2018/06/28 フォーマット PDF 種類 製品資料
ページ数・視聴時間 12ページ ファイルサイズ 320KB

要約

 クラウドやオンプレミスなど、複数のソースからのデータを構造化せず保存・処理できる「データレイク」は、業界を超えて幅広く活用されるようになってきた。しかし、ビジネスが高速化する中でその価値を高めるには、データ管理を効率化する体系的なアプローチが必要となる。

 そのために管理者が把握しておかなければならないのが、データレイク管理の設計原理だ。その大きなテーマとして、データ収集や変換、問題発見といった管理プロセスを自動化することで、リソースを有効活用することが挙げられる。また機密データの処理にデータレイクを使用する場合は、データガバナンスの強化もポイントとなる。

 本コンテンツでは、最高データ責任者(CDO)やその他のデータ管理リーダーを対象に、データレイクの価値を最大化するための9つの設計原理を解説している。アジャイル開発におけるデータレイクプロジェクトの進め方や、AI/機械学習の活用方法も紹介しているので、本資料を基にデータレイク構築のポイントをつかんでほしい。

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