タグ：メタデータ管理

RWDG ウェビナー: メタデータ管理がデータガバナンスに与える影響 – DATAVERSITY

ビッグデータ 2024 年 4 月 19 日

スライドのダウンロードはこちら>> ウェビナーについてメタデータ管理とデータガバナンスの強力な相乗効果を探って、ガバナンスの取り組みを新たな高みに引き上げます。学ぶ...

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10 年のオンライン販売を促進する Magento 拡張機能トップ 2024

eコマース 2024 年 3 月 29 日

Databricks Delta Lake から Apache Iceberg への移行ガイド

ビッグデータ 2024 年 3 月 28 日

データレイクハウスアーキテクチャ 101 – DATAVERSITY

ビッグデータ 2024 年 3 月 27 日

RWDG ウェビナー: データガバナンスの役割の青写真 – DATAVERSITY

ビッグデータ2024 年 3 月 25 日

ここからスライドをダウンロード >> ウェビナーについて個人がデータエクセレンスを推進できるよう、データガバナンスの役割を強化する方法を検討していますか...

メタデータガバナンス: IoT の管理に不可欠 – DATAVERSITY

ビッグデータ2024 年 3 月 7 日

モノのインターネット (IoT)、つまりインターネットを通じてデータを生成および消費するデバイスは、207 年末までに 2024 億台を超えるデバイスになる可能性があります。これら...

デジタル資産管理を理解する: サプライチェーン業界におけるその機能、利点、および現在の傾向を探る

ゼファーネット2024 年 2 月 27 日

デジタル資産管理を理解する: サプライチェーン業界におけるその機能、利点、および現在の傾向を探る今日のデジタル時代では、さまざまな業界のビジネスが...

金融サービスにおけるデータリネージの 6 つの利点 – IBM ブログ

IoT2024 年 2 月 26 日

2024 年のデータ戦略トレンド – DATAVERSITY

AI2024 年 1 月 23 日

2024 年、組織は優れたデータ戦略を採用する必要があります。これは、データ関連の取り組みにおけるビジネスマンのために組織が作成した信頼できる試金石であり、その戦略をサポートする必要があります。

思い描いた組織を反映した AWS 上のデータメッシュを設計する |アマゾンウェブサービス

ビッグデータ2024 年 1 月 22 日

この投稿は、ACAST の Claudia Chitu および Spyridon Dosis と共同で書かれています。 2014 年に設立された Acast は、世界をリードする独立系ポッドキャスト会社であり、...

2024 年のデータ管理トレンド – DATAVERSITY

ビッグデータ2023 年 12 月 26 日

2024 年のデータ管理のトレンドは、EU のデジタルサービス法 (DSA) パッケージの影響から新しいバリエーションに至るまで多岐にわたると予想されます。

データカタログとは何ですか?種類、利点、用途 – DATAVERSITY

ビッグデータ2023 年 12 月 20 日

データカタログはインベントリを作成し、メタデータ管理を通じて重要なデータセットを利用できるようにします。このプラットフォームは、どのようなデータセット資産が存在し、どこに関連しているのかをビジネスマンに知らせます...

2024 年にデータから価値を大幅に高める – DATAVERSITY

ビッグデータ2023 年 12 月 20 日

間違いなく、生成 AI (GenAI) やクラウド移行などの取り組みが、今年インフルエンサーやデータリーダーの間で大きな注目を集めています。

2024 年のデータモデリングのトレンド – DATAVERSITY

ビッグデータ2023 年 12 月 5 日

ビジネス主導のエレガントなデータモデリング、つまりデータアーキテクチャの図表要件に関する計画と活動が増加すると予想されます。これらのデータモデリングのトレンドは勢いを増すでしょう...

機械学習をマスターするための 10 の GitHub リポジトリ – KDnuggets

ビッグデータ2023 年 12 月 1 日

DALLE-3 で生成された画像機械学習 (ML) をマスターするのは大変なことのように思えるかもしれませんが、適切なリソースがあれば、はるかに管理しやすくなります。 GitHub、...

データ戦略とは何ですか? コンポーネントと用途 – DATAVERSITY

ビッグデータ2023 年 11 月 28 日

データ戦略は、ビジネスパーソンがデータ活動を実行する際の課題に直面したときに適用できる、組織によって作成された信頼できる試金石です。

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生成的データインテリジェンス

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