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「ETLとは何ですか？トップのETLツール」

抽出（Extract）、変換（Transform）、ロード（Load）は、ETLと呼ばれます。 ETLは、データを多数のソースから収集し、標準化してから追加の分析のために中央のデータベース、データレイク、データウェアハウス、またはデータストアに転送するプロセスです。 ETLプロセスは、多数のソースからの構造化または非構造化データを従業員が理解し、定期的に使用できる単純な形式に変換します。エンドツーエンドのETLプロセスの各ステップには以下が含まれます： 1. データの抽出抽出されたデータは、構造化および非構造化の1つまたは複数のソースから取得されます。これらのソースには、ウェブサイト、モバイルアプリ、CRMプラットフォーム、オンプレミスのデータベース、レガシーデータシステム、分析ツール、SaaSプラットフォームなどが含まれます。取得が完了すると、データはステージングエリアにロードされ、変換の準備が整います。 2. データの変換変換ステージでは、抽出されたデータをクリーニングおよびフォーマットして、選択したデータベース、データストア、データウェアハウス、またはデータレイクに格納する準備をします。目的は、データを対象のストレージでクエリ可能な状態にすることです。 3. ロード準備されたデータをターゲットデータベース、データマート、データハブ、データウェアハウス、またはデータレイクに移動することをロードと呼びます。データは2つの方法でロードできます：段階的に（増分ロード）または一度にすべて（全体ロード）。データはバッチでスケジュールされるか、リアルタイムでロードされることもあります。増分データロードは、受信データと既存データを比較して重複を排除します。全体ロードでは、変換アセンブリラインから出てくるすべてのアイテムが最終的なデータウェアハウスまたはリポジトリに輸送されます。 ETLツールは何をするのか？ ETL手法全体をETLツールを使用して自動化します。ETLソリューションは、エラーを減らし、データ統合を高速化するために、抽出、変換、ロード（ETL）プロセスを自動化するためにいくつかのデータ管理戦略を使用します。さらに、ETLツールの使用例には以下があります：大量の構造化および非構造化データの処理、管理、および取り込みをローカルおよびクラウド上で自動化する。データを適切な分析場所に安全に配信する。それらを歴史的な観点に置くことで、現在のデータセットと過去のデータセットの評価、評価、理解をより簡単にする。 MongoDB、Cloud SQL for MySQL、Oracle、Microsoft SQL…

「2023年にデータストラテジストになる方法」

イントロダクションデータが持つ現実世界の課題に魅了されていますか？情報の力で隠れた洞察を明らかにし、ビジネスを変革することにワクワクしていますか？もしそうなら、データストラテジストになることが正しいキャリアパスです。大量のデータセットをゲームチェンジングな戦略に変える能力を持った組織のヒーローになることを想像してください。あなたは秘密を解き明かし、ビジネスを前例のない成功に導くための頼りにされる人物になります。この記事では、どのようにデータストラテジストになるかについて説明します！データストラテジストとは何ですか？データストラテジストは、データに基づく組織の意思決定を形成する重要な役割を果たす熟練した専門家です。彼らはステークホルダーとの協力、要件とデータソースに関する貴重な洞察の獲得、革新的なデータ駆動型ソリューションの作成に優れています。データの重要性がますます高まるにつれて、企業は効率的かつ効果的なデータ管理のためにデータストラテジストの欠かせない価値を認識しています。彼らの専門知識により、ビジネスは自信を持ってデータの海を航海し、成長と成功の未開拓の可能性を引き出すことができます。なぜデータストラテジストが必要ですか？データに基づく意思決定を支援する。データアセットから最大の価値を提供できる機会を特定する。組織のビジョンと目標に到達するための戦略的計画を支援する。非効率を最小限に抑えるためにデータシステムとテクノロジーを統合する。データストラテジストは、品質、データのセキュリティ、拡張性などのデータに関連する課題に関心を持っています。職務内容データストラテジストの職務内容は以下の通りです。デジタルセクターにおけるマーケティングデータ活用のユースケースを定義する。トランザクション、マーケティング、商業データなどの消費者およびプロフェッショナルのエコシステムとデータモデルを理解する。データアーキテクチャの設計に関わり、その管理を監督する。プロジェクトのタイムラインを管理する。部門間の相互作用と行動を維持する。データ収集、分析、実践の普及により、機関のデータ容量を洗練させる。効果的なメトリックの設計に貢献する。データの可視化と分析に取り組む。 TableauやPower BI、SQL Serverなどのダッシュボードツールやビジネスインテリジェンスプラットフォームを使用する。戦略的な意思決定を支援する。…

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DatabricksがMosaicMLとその他の最近のAIの買収を行いました

経済は非常にダイナミックであるにもかかわらず、AIはまだ熱い市場です過去数週間にいくつかの大規模な買収や合併があり、それぞれが近い将来に市場を再定義する可能性がありますでは、いくつかの最も注目すべきニュースメーカーを見てみましょう...

「Databricks、MosaicMLおよびその他の最近のAIの買収を発表」

経済は非常にダイナミックですが、AIはまだホットな市場です過去数週間にはいくつかの大規模な買収や合併があり、それぞれが近い将来の市場を再定義する可能性がありますそれでは、いくつかの最大のニュースメーカーを見てみましょう...

「DatabricksがMosaicMLとその他の最近のAIの買収を行う」

経済は非常にダイナミックであるにもかかわらず、AIはまだ注目の市場です過去数週間でいくつかの大規模な買収と合併が行われ、それぞれが近い将来の市場を再定義する可能性がありますでは、いくつかの最も注目すべきニュースメーカーを見てみましょう...

Amazon SageMakerを使用してSaaSプラットフォームを統合し、MLパワードアプリケーションを実現します

Amazon SageMakerは、データの受け入れ、変換、バイアスの測定、モデルのトレーニング、展開、および本番環境でのモデルの管理といった幅広い機能を備えたエンドツーエンドの機械学習（ML）プラットフォームですAmazon SageMaker Data Wrangler、Amazon SageMaker Studio、Amazon SageMaker Canvas、Amazon SageMaker Model Registry、Amazon SageMaker Feature Store、Amazon SageMakerなど、Amazon SageMakerは、最高クラスのコンピューティングとサービスを提供しています

生成AI：世界はどこに向かっているのか？

はじめにテクノロジーの絶え間ない進化の世界で、AI製品の開発と展開が急速に拡大していることを目撃しています。過去6か月間、大手のテック企業や野心的なスタートアップ企業が人工知能の分野で大きな進展を遂げてきました。マイクロソフトやOpenAIなどの企業が注目を集めている一方で、彼らは氷山の一角に過ぎないことを認識することが重要です。急速に成長しているエンタープライズAI産業で競争力を維持するために、事業は常に革新し、新たな可能性を探求しています。そのような戦略の一つは、他社との協力や非組織的な成長です。業界内の他の企業の専門知識とリソースを活用することで、事業は顧客向けに優れた製品やサービスを開発することができます。さらに、これらのパートナーシップは新たな市場や以前にアクセスできなかった機会を開くものです。合併、買収、そしてパートナーシップは、新しい技術、人材、顧客基盤へのアクセスを提供し、事業が提供するオファリングを拡大し、収益の多様化を図ることを可能にします。私の観点から見ると、現在のAIの進化サイクルは3つの異なるフェーズに分けることができます。それぞれが成長と進歩を推進しています。あらゆる技術の成長フェーズあらゆる技術は成長の初期段階、成熟期、時代遅れの3つのフェーズを経ます。出現：このフェーズでは、新しい技術が出現し注目を集めます。始まりは少数の先駆的な個人や組織が概念の探求と開発を行うことから始まることが多いです。このフェーズでは、応用が限定的で広範な認識や採用がないことがあります。主な焦点は研究、実験、概念の証明にあります。成長と拡大：技術が実力を示し、その可能性を証明すると、成長と拡大のフェーズに入ります。開発により、機能性、効率性、使いやすさが向上します。公共および私的セクターからの投資の増加が進歩を推進する重要な役割を果たします。このフェーズでは、技術がより広範に受け入れられ、多くの企業が市場に参入し、消費者が採用し始めます。革新と競争が活気づき、急速な進展と改善が生まれます。このフェーズはまた、協力や戦略的パートナーシップを引き起こします。成熟と統合：成熟フェーズでは、技術は業界や社会の確立された一部となります。成長率が安定し、進歩が革命的ではなく漸進的になるポイントに達します。技術は人々の生活や既存のシステムに深く統合されています。このフェーズでは優勝者が出始めます。標準化、最適化、相互運用性はこのフェーズで重要な焦点となります。重要なブレークスルーはまだ発生するかもしれませんが、初期のステージと比べると頻度は低くなります。では、技術としての生成AIが進化のどの段階にあるのか見ていきましょう。これらのフェーズを1つずつ探っていきましょう。詳細はこちら: 生成AI: 定義、ツール、モデル、利点などフェーズ1: 出現 – 新たなAIの時代の幕開け最近、AIは前例のない出現のフェーズを経験しています。また、重要な製品の導入と新たな時代の幕開けを特徴としています。特に、GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）の導入は、この変革を促進する上で重要な役割を果たしています。その結果、ベンチャーキャピタルの投資がAIの景気づけに注ぎ込まれ、数多くのスタートアップ企業が資金調達を行い、画期的なAI製品を開発するためにAI競争に参加しています。フェーズ1は進行中のプロセスであり、少なくともさらなる6-12か月間は続くと予想されています。この初期フェーズでは、業界の革新者がチャンスを掴み、前進することが予想されます。OpenAIとマイクロソフトの協力が注目すべき例です。彼らの成功は、裏方で技術を磨くための膨大な努力と熱意に帰することができます。これらの組織は、この変革期にAIが提供する可能性を受け入れる者に待ち受ける潜在的な報酬の見本です。フェーズ1で達成された重要なマイルストーンについて詳しく知るには、次の注目すべき発表を参照してください。これらのマイルストーンは、この分野で行われた画期的な進展を証明し、AI革命の勢いが止まることのない未来が訪れる舞台を設定しています。…

生成AIモデル：マーチャンダイジング分析のユーザーエクスペリエンス向上

私たちのデータプラットフォームで利用可能なデータについて、ビジネスユーザーが何でも尋ねることができるように、生成型AIを使用して分析体験を向上させる

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