製品資料
プリサイスリー・ソフトウェア株式会社
データ統合を阻むボトルネックはどこ? 解決する鍵は2つのツールにあり
AI/機械学習プロジェクトをはじめ、データをビジネスに生かすには、レガシーシステムからクラウドまでの環境の違いを乗り越え、データ形式の違いを意識せずに統合する必要がある。その実現には2つのツールの組み合わせが必要だという。
コンテンツ情報
公開日 |
2022/10/13 |
フォーマット |
PDF |
種類 |
製品資料 |
ページ数・視聴時間 |
1ページ |
ファイルサイズ |
379KB
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要約
データに基づいた意思決定、AI/機械学習(ML)プロジェクトの推進といった、データ駆動型ビジネスで成功を収めるには、ソースからのデータ抽出、必要に応じたデータ変換と加工、加工済みデータのアナリティクスシステムやユーザーへの提供というETLプロセスを、迅速かつ円滑に行える環境が求められる。しかし多くの組織では、それが実現できていない。
その背景には、データソースのサイロ化がある。これまでは主にメインフレームやIBM iなどのレガシーシステムにデータが保存されていたが、現在ではそこにクラウドも加わり、データ量の爆発的な増大に対応しなければならない。こうした状況においては、分散したデータソースを、データ形式の違いを意識せずに統合する必要がある。
本資料では、データ活用の阻害要因を指摘した上で、レガシーシステムとクラウドを結ぶパイプラインの構築により、データ統合を図る必要性を簡潔に解説。併せて、その実現のためのソリューションとして、高速ETLツールとデータ分析プラットフォームの組み合わせを推奨している。