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ブログ

データのTipsやNoSQLのベストプラクティスから業界固有のインサイトまで網羅

製品
データハブ5.0およびMarkLogic 10のリリース – 機械学習機能を新たに搭載
Data Hub Explorer is a new application that allows users to explore the entity models and harmonized data being actively managed in MarkLogic Data Hub Service.
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アーキテクトのインサイト
データハブ5.0およびMarkLogic 10のリリース – 機械学習機能を新たに搭載
このシリーズの3つ目の記事では、ドキュメント/セマンティック混在データベースのモデリングを検討して、MarkLogicのデータハブフレームワークでのUMLモデリングの利用方法をご紹介します。
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Marklogic Data Hub Service graph
Tutorial
May 20, 2020
MarkLogic Data Hub バイナリデータの取り込みについて
本記事では、MarkLogic Data HubにおけるIngestion Step（読み込みステップ）を用いて、PDFなどのバイナリデータを読み込む場合の注意点および、バイナリデータに対する検索を実現するための方法について説明します。
Tools | Tutorial
May 19, 2020
MarkLogic Data Hub エンティティについて
エンティティはMarkLogicにおける非常に重要な要素です。適切に設計されたエンティティをMarkLogic上に定義することで、データのガバナンスを効かせたり、開発の効率を向上できます。
Business Insights
May 7, 2020
人事データの統合の改善によるイノベーションの加速
組織のアジリティを向上しイノベーションの流れを加速するために、人事部門がMarkLogicデータハブによってどのように任務に最適な人材を配置しているかをご紹介します。
Community
May 1, 2020
マークロジックのお客様のコロナウイルス パンデミック禍への反応
マークロジックのお客様はこの世界的規模のパンデミックにどのような反応をされているでしょうか？　本記事では近況といくつかのリンク情報を掲載しています。
Marklogic Data Hub Service graph
Tutorial
April 30, 2020
MarkLogic Data Hub Ingestion Stepのカスタマイズ
本記事では、MarkLogic Data HubにおけるIngestion Step（読み込みステップ）のカスタマイズについて、掘り下げていきます。
Business Insights
April 20, 2020
人事データのサイロ化を解消し、従業員に関するインサイトを迅速に獲得
MarkLogicデータハブを使用して企業の人事データのサイロ化を克服し、従業員に関するインサイトと組織の効率を改善する方法をご紹介します。
Architect Insights
April 17, 2020
デザインパターン: トリプル出自のパターンとは
MarkLogicデザインパターンは、MarkLogicアプリケーションの設計を念頭に置いています。抽象度が高いため、複数のシナリオに適用できます。
Tutorial
April 13, 2020
MarkLogic Data HubのカスタムステップをNon-Codingで作成する
現時点ではベータ版ですが、コミュニティで開発中のPipesというツールを紹介します。PipesはカスタムステップをGUIで作成するためのツールです。
Community
March 26, 2020
テレワークをする際のアドバイス
リモートワークとは、必ずしもオフィスで仕事をするより効率的でいるとか、もっと多くの仕事を終わらせようとすることではありません。ちょうどよいバランスを見つけることがより大切です。
Business Insights
March 18, 2020
「Load As Is」の本当の意味
Load As Is統合パターンでは、読み込んだ後（およびビルド中）にデータをクリーンアップできます。Load As Isパターンは、他社のデータ変換ツールを使用してデータを読み込む前に適切なデータ形式に変換するパターンよりも、はるかに低いコストで高いアジリティを提供します。また、データサイロを解消するための多くのデータハブアーキテクチャの最初のステージでもあります。
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