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2023-04-18 21:00:00
データウェアハウジングとレイクハウジングの問題は、それらが十分に進んでいないことです。彼らは、ルート入力の問題を攻撃しません：愚かで、ますます沈黙し、重複したデータと、取り残された重複したロジック。企業がイノベーション予算全体を統合に割り当てない限り、それはシナリオを取り出すことのあることわざのゴミです。各アプリには独自のリポジトリと独自のデータモデルがあるため、ますます多くのアプリがより多くのホイール統合の必要性を作成します。これが、大手銀行がそれぞれ10,000を超えるデータベースを持っている理由の1つです。独自のリポジトリを使用したアプリはますます多くの理由が、2030年までにヨタバイト時代にできる理由の1つです。世界が年間2つのデータを保存する必要がある場合、経済の40％はデータを保存することに専念する可能性があります。その部分については、アプリケーションは、データとともに生き続けるコアの説明と述語ロジックを複製します。そこでは、知識グラフ内で繰り返し共有して再利用できます。より良いデータ中心のアプローチは、データとデータモデルを最初に置きます。公正なデータアプローチ – 見つけやすく、アクセス可能で、相互運用可能で、再利用可能なものになるように設計されたよりスマートなデータは、統合の問題を前もってアドレス化します。もうゴミが入らないので、もうゴミは出ません。データは、アプリケーションに閉じ込められていたロジックの助けを借りて、自己記述的になります。この講演では、さまざまな業界の組織がセマンティックナレッジグラフを使用して、データの統合と分析の問題をデータ倉庫または湖usingの一部のコストで解決する方法を検討します。これは、廃棄物と複雑さの増加を排除できるデータとロジックに対する有機的なアプローチです。企業は、データモデル駆動型開発にコミットするまで、レガシー環境と並行してこれらのシステムを低コストで実行できます。これは、さらに大きな利点が発生する場合です。
#倉庫なしで優れたデータの可視性と再利用