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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

ファーマリサーチハブは、利用可能なあらゆる種類のR&Dデータに容易にアクセスでき、R&Dのプロセスや医薬品開発におけるデータ面の課題を解決します。
2019年5月10日
競争の激しい航空機製造業界において、エアバスはデータを活用することで試験飛行プロセスを最適化するとともに、試験の分析を改善しました。
オペレーショナルデータハブ(ODH)は新しいアーキテクチャパターンです。これを用いることでSOAの課題となっていたデータサイロの増加やガバナンスの低下を防ぎ、SOAの基本的な目的を損なうことのないアーキテクチャを構築できます。
2018年版「アナリティクス向けデータ管理ソリューションマジック・クアドラント」1において、MarkLogicとグーグルの2社がビジョナリーに位置付けられました。ガートナーのこのマジック・クアドラントでビジョナリーに選ばれたのは、2年連続です。
現在、そして将来の課題は従来からのソリューションであるリレーショナルデータベースでは解決できないことがますます明らかになっています。またHadoopでも不十分です。なぜでしょうか。
疑念は、通常以下の2種類に分けられます。 「リレーショナルデータベースに問題がある」ということに対する疑い 「NoSQLが本当に問題を解決できる」ということに対する疑い ここでは2部構成で、これらの疑いに反論し、リレーショナルデータベースの問題点について理解が深まるようにしたいと思います。
データベースの次のトレンド:マルチモデルデータベース。このデータベースは、JSONやXML、RDF、グラフ、テキストモデルなど、複数のデータモデルをネイティブに格納します。さらに重要なのは、それらのモデルを検索できることです。
NoSQLは、その高速性とアジャイル性で知られています。でも、費用はいくらかかるのでしょう?セキュリティやプライバシーも備わっているのでしょうか?ある巨大企業が秘密兵器を見つけました。
なぜ、ガートナーの2016年、オペレーショナルデータベースマネージメントシステム市場向け最新ガートナーマジック・クアドラントで、MarkLogicが次世代データベーステクノロジーであるNoSQLとしてチャレンジャーに選ばれたかを解説します。
この投稿では、ETLに必要なコストと時間を大幅に削減する方法について取り上げ、MarkLogicがこれにどのように取り組んでいるのかをご紹介します。実際には、MarkLogicの目標は「ETLなんていらない」ということではありません。ここでの目標はデータを「そのまま」読み込み、検索、ハーモナイズ、エンリッチに関して最新のアプローチを取ることです
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