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。

データレイク：目的、プラクティス、パターン、プラットフォーム

先端的なデータ管理専門化を対象に実施されたTDWIの調査から、データレイクの実装を成功させるための12の優先事項が明らかになりました。適切なツールを使用することで、データレイクはセルフサービスのデータアクセスを実現し、データウェアハウジング、アナリティクス、データ統合などのデータ駆動型ソリューションのプログラムを拡張します。

クラスター接続メタデータの作成

Cloudera Managerに接続してHadoopクラスターメタデータを自動的に作成する方法を説明します。

HDFSでのデータの読み書き

このチュートリアルでは、ランダムデータを生成してHDFSに書き込みます。次に、HDFSからデータを読み取り、ソートして結果をコンソールに表示します。

Talend Open Studio for Big Data for Dummies

このオンデマンドウェビナーでは、Talend Open Studio for Big Dataの使用を開始するための基本情報を提供します。

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。

Hadoopとは？

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。

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。

ELTとETL：違いの定義

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。

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。

Hadoop in the Enterprise

Hadoopはゴールデンタイムの準備ができている？

Hadoopはゴールデンタイムの準備ができている？ 1,500名以上のビジネスインテリジェンス（BI ）やデータ管理の専門家がHadoopの使用や体験を調査しました これはHadoopのメリットと課題に関する包括的なレビュー結果です。

オライリーレポート:Hadoopのクラウドへの移行

パブリッククラウドへHadoopを導入するためには、マシンをレンタルする以外に、することがあります。適切な選択と設定をすれば、クラウドサービスの機能と柔軟性を活用して大きなデータプロジェクトを最適化することができます。

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。

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。