ビッグデータ

より強固なデータ分析のためにデータを管理および活用するための、データ管理、ETL、強力なツールの重要性を探りましょう。

ETLとELT、どちらのデータアーキテクチャが自社に適しているのか？この記事では、考慮すべき点や、データウェアハウスやデータレイクとの関連性について説明します。

HDFS の内部構造を明らかにし、ビッグデータ処理のための強力なアプリケーションを探求しながら、HDFS の詳細な概要を包括的にご説明します。

データウェアハウスとデータベースとは、データ管理の分野でよく使われる2つの用語ですがその目的は異なります。ここでは、データウェアハウスとデータベースの決定的な違いを7つ紹介します。

データ主導型であることが重要な理由や、どのようにして次のステップに進むことができるのかについてお話します。

データの力を活用するのに必要なステップとツールについてお話します。

Apache Kafka によるリアルタイム の Snowflake のデータパイプラインの構築についてお話します。

Apache Hive と Apache HBase の詳細と、その様々な機能がビッグデータを扱う際にどのようにビジネスを改善させられるのか見ていきます。

意思決定に役立つデータソースとその役割について見ていきます。