ビッグデータの成功への 5 つの A (俊敏性、自動化、アクセスしやすさ、正確さ、導入)

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2021-09-22 15:00:00

ビッグ データと分析は、データ管理原則と自動化に重点を置いたセルフサービス主導の分析アーキテクチャの間の境界があいまいになっている分析「のための」ビッグ データに変わりつつあります。このセッションでは、コストとセキュリティのバランスを保ちながら、「シチズン アナリスト」または「シチズン データ サイエンティスト」の自由を主張するアナリティクス主導の組織のビッグ データの成功のための 5 つの A に焦点を当てたアプローチを提供します。 Azure クラウドのフレーバーを備えています。ここでは、ほとんどの組織がすでにクラウド ジャーニーを採用しており、アジャイル オペレーティング モデルが事実上であることを考慮しています。重要なポイント: インフラストラクチャのコスト、セキュリティ、コンプライアンスに注目して、5A のそれぞれについていくつかの実践的なシナリオを検討します。 – 俊敏性 – データの俊敏性とは、ビジネス ニーズに応じた速度でデータを移動できることです。 CDC、API、IoT、Kafka、データ共有とレポートのセルフサービス モデルなどのさまざまなテクノロジーを通じて、スピードのニーズを達成する方法についていくつか検討していきます。また、時代の先を行くためにイノベーションを刺激するフレームワークを構築する方法 – Automation – A Stitch in Time Saves Nine。業界は、後付けの IAC および CI/CD から自動化第一のアプローチへの移行を進めています – アクセシビリティ – ERP/ソース システム データへのプロビジョニング アクセスが最優先事項です。 – 精度 – データ品質は、ビジネスの信頼を得るために最も必要であるため、エコシステムの中心である必要があります。それを実装するための主要な手段と設計方法について触れます。 – 導入: データ マーケットプレイス – データを提供するための労力を投資する前に、データをどのように販売できるかが最初に頭に浮かぶべき質問です。適切なデータ要素に優先順位を付ける方法と、データ カタログ、オントロジー、API を通じて可視性を提供することで採用を増やす方法。また、市民データ サイエンティスト向けの実験用のセルフサービス データ サイエンス サンドボックスを導入する方法についても説明します。 – コスト、セキュリティ、コンプライアンス – インフラストラクチャ コスト、セキュリティ、コンプライアンスは、5 A をすべて削減します。
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