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2023-04-19 21:00:00
データアーキテクチャは、組織がデータを収集、保存、管理、および利用してビジネス目標を達成する方法の青写真を提供します。データを貴重な組織資産として管理するためのルール、標準、およびガイドラインを定義し、異なるソースから一貫性のある使用可能な全体へのデータの統合をサポートします。データアーキテクチャの反パターンは、データアーキテクトがデータソリューションの設計と実装中に遭遇する可能性のある一般的な間違いと落とし穴を指します。これらのアンチパターンは、最適ではないパフォーマンス、データの矛盾、および高いメンテナンスコストにつながる可能性があります。たとえば、他の特定の特性の中で、過剰に正常化された複雑なデータモデル。データ業界の思考リーダーであるPragyansmita Nayak博士のこのウェビナーは、データアーキテクチャで最も一般的なアンチパターンを特定して分析し、根本原因と潜在的な解決策を分析します。これらのアンチパターンを理解することにより、データアーキテクトはそれらを体系的に回避し、組織のニーズを満たし続けながら、より効果的で効率的なデータソリューションを設計できます。スピーカーバイオ：Pragyansmita Nayak博士は、Hitachi Vantara Federal（HVF）の主任データ科学者です。彼女は、データ、API、アルゴリズム、アプリケーションを調整するソリューションアーキテクチャの「科学への芸術」を探ります。彼女は、ソフトウェア開発とデータサイエンス（分析、機械学習、深い学習）で24年以上の経験があります。彼女は、連邦会計、運用分析、データファブリック、オブジェクトストレージ、メタデータ管理、記録管理、データガバナンスの領域で、いくつかの連邦政府機関（DOD/民間人）のプロジェクトを率いてきました。彼女は博士号を取得しています。 GMU（バージニア州フェアファックス）およびコンピューターサイエンスの科学学士号の計算科学と情報学。 Pragyanの専門的な経験の詳細については、https：//www.linkedin.com/in/pragyansmitaのLinkedInプロフィールとhttps://twitter.com/sorishapragyanのTwitterプロフィールをご覧ください。
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