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マルチモデルデータ分析およびデータエコシステム統合の方法が増えました。また、デプロイ、管理、監査がより簡単になりました（クラウドを含む）。
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MarkLogic helps agency decision-makers connect to their IT data quickly, make better decisions, become more agile, and solve their most difficult cyber challenges.
MarkLogic 11では、MarkLogic データベースのビューに対して実行される GraphQL クエリのサポートが導入されました。 GraphQL に関心がある、またはすでに使用しているお客様は、人気が高まっているこのクエリ言語を使用して、MarkLogic に安全にクエリを実行できるようになりました。
MarkLogicは20年以上にわたり、複雑なデータの課題を解決する最前線で活動してきました。世界的に最も重要かつ複雑なデータ課題を解決するための非常に有益な機能を提供し、業界からもリーダーとして認められてきました。このパイオニア精神は、当社がプログレスの一部となっても変わりません。プログレスは[…]
データ プラットフォームを使用すると、Systems of Record、Systems of Engagement、Systems of Insight にわたってデータを収集、処理、分析、共有できます。
私たちは皆、データに溺れています。データに遅れずについていき、データを理解するには、新しい方法でツールを使用して、データ、メタデータ、および意味を統合する必要があります。
ビジネス環境の変化にうまく対応するには、データアジリティが必須です。ビジョナリー組織が何をしたのか、それと同じことをするにはどうすればよいのかをご紹介します。
このあまり技術的でない記事では、MarkLogic サーバーとそのメモリの使用に関するいくつかの質問を扱います。 MarkLogic がメモリをどのように使用するか、メモリを増やす必要がある理由、メモリを増やす必要がある場合、およびメモリを追加する方法について詳しく説明します。
ナレッジ グラフ (どこかのマシン上に存在するメタデータ構造) には、非常に興味深い可能性がありますが、それだけでは多くのことを行うことはできません。どのように機能させるのですか？
データの共有は比較的簡単です。データに関する専門知識を共有することは難しく、現在のアプローチは拡張できません。
データの俊敏性とは、情報の解釈方法と行動方法のあらゆる側面に対して、シンプルで強力かつ即時の変更を加える能力です。
デジタル時代では、データは安く、解釈は高価です。アジャイルなセマンティック データ プラットフォームは、事実とその意味を組み合わせて、再利用可能な組織の知識を作成します。
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