データ管理

ビッグデータとは何か？

ほとんどの企業・組織にとって、ビッグデータは既にビジネスを行う上での現実となっています。あなたの組織でも、増え続ける構造化データと非構造化データが従来の枠組みからあふれかえっていることでしょう。しかし、これをうまく管理できれば、強力な洞察を導き出すことができます。

データを分析して失敗の根本原因を特定できるとしたら、あるいは、収益に影響が及ぶ前に不正な行動を検出して対策をとれるとしたら、どんなに助かるでしょうか？ビッグデータから最大限の価値を引き出してビジネスを成功へ導くための鍵は、データ管理からアナリティクスまでを一貫してカバーする適切なソリューションを導入することです。

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SASとHadoop

大量のデータを抱えている組織では、一部ではなく全ての情報から価値を引き出すためにHadoopへの切り替えを進めるところが増えています。しかしHadoopとは、正確にどういうものであり、何に利用できるのでしょうか？まずは、現在および将来のビッグデータ課題に対処するためにHadoopがどのように進化しているのか、最新動向をご確認ください。その上で、データ管理、データ・ビジュアライゼーション（視覚化）、アナリティクスを活用してHadoop環境から有用な洞察を迅速に導き出す方法について理解を深めましょう

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ETL（抽出、変換、ロード）

すべてのテクノロジーが、時間の経過とともに新たなテクノロジーで置き換えられていくわけではありません。中には、テクノロジー自体が時とともに進化し、長期間に渡って活躍し続けるものもあります。ETL（抽出、変換、ロード）はまさにその代表例でしょう。数十年の長きに渡って、多くの組織でデータ統合戦略の一部として使われ続けています。ETLの歴史と仕組みを再確認し、ビッグデータやHadoop、ストリーミングデータが重要な位置を占める現代においてどう役立つのかを解説します。

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What is a data warehouse?

With large amounts of data readily available to organizations, the question is no longer how businesses collect it – but how they store it. Data warehouses are a reliable solution. They serve as a repository for data that's been collected and integrated from multiple sources. And unlike data lakes, which store raw data, data warehouses contain data that's consistently formatted so it's ready for analytics or reporting purposes.

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