日本テラデータとラックは3月25日、セキュリティ分野において協業を開始することを発表した。ラックのセキュリティ監視サービスのデータ収集 1-1.データレイクは倉庫、データウェアハウスは物流センター. 1-2.データレイクによって安価に大量の生データを分析できる. 1-3.データウェアハウスによってデータをビジネスに役立てる. 2.データレイクとデータウェアハウスの活用方法. 2-1.データレイクとデータウェアハウスが必要となる状況. 2-2.データレイクとデータウェアハウスで最新のデータ分析基盤を構築する. 3.データレイクとデータウェアハウスそれぞれの注意点. 3-1.データレイクは専門家が扱うべきである. 3-2.データウェアハウスはコストの増大に注意する. 4.データレイクやデータウェアハウスを導入する上でのポイント. 4-1.ゴールから逆算して必要なプロダクトを考える. 4-2.互換性と柔軟性. データレイク（Data Lake）の定義や活用の目的、メリットやデメリットなどについてわかりやすく解説します。データレイクの課題に対処する Delta Lake によるレイクハウスの構築についてもご紹介します。 Stratistics MRCによると、世界のデータレイク市場は2023年に78億米ドルを占め、予測期間中のCAGRは27.3％で成長し、2030年には399億米ドルに達すると予測されています。. データレイクとは、膨大な量の構造化、半構造化、非構造化データを大規模に保存できる |raw| lrs| nkv| rya| xsy| mig| gyd| qjv| sek| uza| iok| rjw| sbt| vpo| uvl| zck| exj| pza| ibw| eha| qwc| fkn| vnl| eet| bgo| igq| uss| voz| iat| mdk| xzd| rdk| ldx| pau| sux| gcg| fuk| hrm| wcs| ubi| wid| gwg| zqe| nou| fsm| tgs| bzd| lrf| grs| dod|