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データクオリティを高めるデータ統合戦略

低品質なデータがシステムに入るのを防ぐためのデータチームの編成方法/会社のデータのセキュリティを確保しつつ、データ保護規制を遵守する方法/信頼できるデータを操作するための適切なデータ統合ツールの選択方法について、ホワイトペーパーをダウンロード出来ます。

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機械学習を生かしたデータクオリティ

ビッグデータがDQの手法をどのように変えているかを学びましょう。ビッグデータによって機械学習(ML)が主流になりました。DQがMLに影響を与えたように、MLもDQの実装のあり方を変えています。

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データ管理とは?

データ管理とは、現代のビジネスに不可欠なデータの取り込み、格納、マイニング、アーカイブのためのフレームワークを構築・維持する専門プラクティスを指します。7タイプのデータ管理、適切なデータ管理のメリット、3つのベストプラクティス、適切なツールの見つけ方を紹介します。

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[ウェビナー]Talend Fall ’18の新機能

データが増えれば増えるほど、業務で使用できる環境の準備が難しくなり、さらに管理コストも増加するという問題があります。 しかし、Talend Fall ‘18の登場で、それも過去の話となります。東京のクラウドセンター、サーバーレスビッグデータをはじめとする新機能が問題を解決します。

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データの冗長性とは?

データの冗長性は、データベースやデータストレージのテクノロジーに同じデータが保持されている状態を指します。単一データベース内の2つの異なるフィールド、または複数のソフトウェアプラットフォーム/環境内の2つの異なるスポットでデータが再現されることがあります。MDMによってデータの冗長性とそれが引き起こす問題を回避する方法を紹介します。

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マスターデータ管理とは?

マスターデータ管理(MDM)は、一貫性のある「真の」最新データを常に使用し、これに基づいて意思決定を行うことを可能にする手法です。それがビジネスにどのように利益をもたらすのか、どのような課題に備えるべきか、どのように開始するのかについて説明します。

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