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アナリティクスとAI活用におけるデータエンジニアリングの6つの課題 調査によると、データリーダーの55％が組織内に1,000以上のデータソースがあると回答しています。この膨大な量のデータを適切に管理して最大の価値を引き出すためには、データエンジニアリングが極めて重要になります。 高まるニーズへ応えるために、データエンジニアリングは多くの労力を要する手作業コーディングから、ノーコード／ローコードGUIベースでAIを活用した使いやすい自動アプローチへと進化しました。 インフォマティカのホワイトペーパー『アナリティクスとAI活用におけるデータエンジニアリングの6つの課題』をぜひお読みください。主な内容は次のとおりです。 データエンジニアリングに関する課題とその解決方法 実際の使用事例（リアルタイムデータによって開発者の生産性を80％向上させた企業の事例など） インフォマティカのソリューションを活用して、自律型・AI活用型の堅牢なデータパイプラインを構築する方法 ホワイトペーパーをダウンロードする TechResources by Energize Marketing | Privacy Policy

Wie 6 führende Unternehmen Daten als Geheimwaffe zum Erfolg nutzen Um in der heutigen digitalen Wirtschaft zu bestehen, müssen Sie Ihre Daten als strategisches Asset nutzen. In der Tat sind 45 % der Datenexperten davon überzeugt, dass für eine effektive Datenstrategie eine verbesserte Datennutzung für Unternehmensentscheidungen und Betriebsprozesse entscheidend ist. In dieser Sammlung mit Praxisberichten erfahren…

Strategien für Replikation, Batch-Verarbeitung und Streaming, um Analytics und KI-Initiativen zu verbessern In einer Umfrage gab mehr als die Hälfte der Datenexperten (55 %) an, dass in ihrem Unternehmen über 1.000 Datenquellen vorhanden sind. Daher ist das Data Engineering unerlässlich, damit große Datenmengen ordnungsgemäß verwendet und Business Value daraus gewonnen werden kann. Daher hat sich Data Engineering…

Stratégies de réplication, de traitement par lots et de streaming de données pour stimuler l’analytique et l’IA Selon une enquête menée auprès des leaders de données, 55 % d’entre eux font état de plus de 1 000 sources de données au sein de leur entreprise. Le Data Engineering est donc devenu essentiel pour gérer correctement de grands…