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  • Data pipelines: Investigating the modern data stack

    Data pipelines: Investigating the modern data stack We’re entering a new era filled with emerging cloud technologies and data-centric tools and techniques, like warehouses and lakes, ETL/ELT and real-time analytics. At the heart of this data revolution lies the concept of data pipelines, which play a pivotal role in processing, transforming and delivering data to…

  • How to build a business case for cloud data integration

    How to build a business case for cloud data integration To deliver trusted data and harness a broad range of data sources, organizations require an advanced data management platform that’s easy to use and cost-effective. Enter Informatica Cloud Data Integration, a no-code/low-code data integration service of Intelligent Data Management Cloud™ (IDMC). Built on an AI-powered…

  • how to navigate the ai era empowering data engineering teams for success

    AI時代の舵取り～生成AIがデータエンジニアリングを効率化する3つの方法 今日、ビッグデータおよび人工知能（AI）に投資している組織は97.2％に上ります。また、生成AI市場は今後10年間で1兆3,000億ドル規模にまで急成長することが見込まれています（2022年の市場規模はわずか400億ドル）。 AIが普及していく中で、CIO（最高情報責任者）とデータエンジニアは、大きな興奮と同時にAIを活用しなければならないというプレッシャーを感じています。データ、AI、クラウドテクノロジー、アナリティクスのメリットを組み合わせることで、長期にわたり業務上の価値を活用することが可能になります。 インフォマティカの電子ブック『AI時代の舵取り～生成AIがデータエンジニアリングを効率化する3つの方法』では、AIを最大活用する方法を分かりやすい説明で学ぶことができます。主な内容は次のとおりです。 AIでデータエンジニアの業務を強化する3つの方法 AI機能をビジネスプロセスに統合する方法 AI／生成AIの成功を測定するためのヒント 電子ブックはこちら TechResources by Energize Marketing | Privacy Policy

  • mdm-forrester-wave-report-jp

    フォレスター社の2023年第2四半期マスターデータ管理に関するForrester Waveレポート 企業の成功にとって、最新鋭のマスターデータマネジメント（MDM）基盤を確立することは不可欠な要素です。MDMは、信頼できるデータをまとめ、データ品質を自動化し、データファブリックアーキテクチャのギャップを解消するハブとしての役割を果たします。 フォレスター社の『2023年第2四半期マスターデータマネジメントに関するForrester Waveレポート』では、主要なMDMプロバイダー15社について、24の基準に基づく評価を確認することができます。インフォマティカは「Leader」に位置付けられ、AI搭載のMDMソリューションが、開発期間と実装を高速化する製品として評価されました。 ぜひ本レポートの完全版をお読みください。主な内容は次のとおりです。 MDMプロバイダー主要15社とその比較 「Leader」、「Strong Performer」、「Contender」、「Challenger」に選ばれたMDMプロバイダー インフォマティカが「Leader」に位置付けられた理由 レポートはこちら TechResources by Energize Marketing | Privacy Policy

  • Erfolg in der KI-Ära: So können Data Engineering Teams erfolgreich arbeiten

    Erfolg in der KI-Ära: So können Data Engineering Teams erfolgreich arbeiten Zurzeit investieren 97,2 % der Unternehmen in Big Data und künstliche Intelligenz (KI). Zudem wird damit gerechnet, dass der genKI-Markt von 40 Mrd. US-Dollar im Jahr 2022 in den kommenden 10 Jahren explosionsartig auf 1,3 Trillionen US-Dollar ansteigen wird. Da KI immer beliebter wird, warten CIOs…

  • The Forrester Wave™: Master Data Management, Q2 2023

    The Forrester Wave™: Master Data Management, Q2 2023 Modernes Master Data Management (MDM) ist für den Erfolg unerlässlich – für die Konsolidierung zuverlässiger Daten, die Automatisierung der Datenqualität und das Schließen von Lücken in der Data Fabric-Architektur. Modernes Master Data Management (MDM) ist für den Erfolg unerlässlich – für die Konsolidierung zuverlässiger Daten, die Automatisierung…

  • Découvrir l’ère de l’IA : Donnez au Data Engineer les moyens de réussir

    Découvrir l’ère de l’IA : Donnez au Data Engineer les moyens de réussir Actuellement, 97,2 % des entreprises investissent dans le Big Data et l’intelligence artificielle (IA). Qui plus est, le marché de l’IA générative (GenAI) est sur le point d’exploser, passant de 40 M$ en 2022 à 1,3 T$ au cours des 10 prochaines années. À mesure que l’IA…

  • The Forrester Wave™: Master Data Management, Q2 2023

    The Forrester Wave™: Master Data Management, Q2 2023 La gestion moderne des données de référence (MDM) est la clé de la réussite. Elle sert de hub pour consolider les données fiables, automatiser la qualité des données et combler les lacunes de l’architecture de data fabric. La gestion moderne des données de référence (MDM) est la…

  • 4 étapes dans la modernisation Cloud pour réduire vos coûts et améliorer votre agilité

  • The art of mastering data quality for AI and analytics

    The art of mastering data quality for AI and analytics According to Gartner, “Poor data quality destroys business value. Recent research shows organizations estimate the average cost of poor data quality at $10.8 million per year.”1 To thrive in today’s high-pressure economy, it’s crucial to have a strong data quality strategy — especially when it…

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