データエンリッチメントとは、データとメタデータを組み合わせて、より信頼性の高い充実した単一のデータソースを構築し、すぐに活用できるようにします。
データとメタデータを組み合わせることは、あらゆるデータ項目に、それ自身に関する貴重な情報が詰まった「バックパック」が付与されるようなものです。これにより、意味に基づく解釈だけでなく、状態、用途、対象者に関するアクティブなコンテキストに基づいて解釈することも可能になります。
NLP、機械学習、統計的手法によって、情報（コンテンツ、ドキュメント、データなど）を処理し、関連メタデータでエンリッチします（複数の言語を利用可能）。
ナレッジグラフでファクトをリンクさせ、ドキュメントとトリプルをまとめて管理します。
情報を変更せずに注釈を付けるため、データの信頼性とコンプライアンスを確保できます。
サプライチェーン全体のデータジャーニーを把握できます。
ITサービス業界
データエンリッチメントにより、データはより完全になります（より良く、より使いやすく、より信頼できる）。
In the digital era, data is cheap, interpretations are expensive. An agile semantic data platform combines facts and what they mean to create reusable organizational knowledge.
A knowledge graph – a metadata structure sitting on a machine somewhere – has very interesting potential, but can’t do very much by itself. How do we put it to work?
Sharing data can be relatively easy. Sharing our specialized knowledge about data is harder – and current approaches don’t scale.
コンポーネントをつなぎ合わせて時間を無駄にする必要はありません。MarkLogicは、マルチモデルデータベース、検索、セマンティックAI技術の機能を単一のプラットフォームに統合し、マスタリング、メタデータ管理、政府レベルのセキュリティなどを提供しています。
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