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「Amazon Personalizeと創造的AIを活用して、ハイパーカスタマイズされたお客様体験を実現しましょう」

今日は、Amazon Personalizeと生成AIを使用して個別の顧客体験を向上させるための3つの新製品を発表することをお知らせいたします管理されたソリューションを探している場合、または独自のものを構築したい場合でも、これらの新しい機能を使用して、旅を推進することができますAmazon Personalizeは、完全に管理された機械学習（ML）サービスで、...

「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…

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