賃貸システムの概要

主要なデータプロジェクトを担当する多くの経営幹部は、一般的なデータ用語について混乱に直面しています。 ビッグデータ、データレイク、データウェアハウス、データマートの違いは何ですか？ ビッグデータが「十分に大きい」のはいつですか？ なぜそれが重要なのですか？

この記事では、さまざまな用語の違いを分析して、データ関連の会議、プロジェクトの概要、または人員配置のイニシアチブでよりスマートに聞こえるようにします。

まず-とにかく、データとは何ですか？

データは、本質的に、定量的および定性的な情報の保存です。 あなたのビジネスでは、これは次の情報である可能性があります。

•  社内の従業員
•  あなたの顧客
• あなたの内部プロセス
• あなたの財務データ
• ヘルプデスクのチケット番号

そして、ディメンションやメジャー全体でXNUMXつのドキュメントにリストすることは不可能です。 データは、組織内外の多くのシステム、データベース、およびグループに分散しています。

また、データは、関連性、正確性、適時性、およびアクセス可能性のさまざまな状態にあります。 一部は他のデータと整合しており、一部は整合していません。

組織が95％を超える企業のようである場合、構造化されていない、クリーンでないデータが豊富にあります。 その状態は、私たちがしばしば「データレイク」と呼ぶものです。

データレイクとは

データレイクは、データが収集され、自然な状態にある場所です。 これは、データが構造化されていない、明確でない、またはパイプラインで使用できないことを意味している可能性があります。 データレイクには、数十年の履歴データを含む、所有しているすべてのデータが常に保存されます。

データレイクのストレージは通常安価で、ほとんど管理されていません。

データはいつ「ビッグデータ」になりますか？

よく使われるもうXNUMXつの用語は、ビッグデータです。これには正当な理由があります。 ビッグデータは、データストレージの可用性、ストレージの手頃な価格、および毎日データを生成するシステムとデバイスの数のおかげで成長している現象です。

ビッグデータとは、一般的な定義によれば、「ボリュームが増え、速度がますます速くなる、より多くの種類を含むデータです。 「「

あなたのデータはあなたの最大の資産であり、あなたの最大のリスクです…それでも、あなたが実際にそれを理解できる場合にのみ有用です。

これが、データマートが非常に役立つ理由です。

データマートとは何ですか？

データマートは、特定のビジネス領域や主要なビジネス問題に関する特定の質問に答えることができる、データウェアハウスの主題に焦点を当てたセグメントです。 さらに良いことに、データマートは、クリーンで構造化されていない可能性のあるデータレイクとは対照的に、オンデマンドで質問に回答し、データを信頼できるように構築されています。

データウェアハウスは通常、多くの異なるデータマートの組み合わせです。

データウェアハウスとは

ウィキペディアによると、データウェアハウスは、「…XNUMXつ以上の異なるソースからの統合データの中央リポジトリです。 これらは現在および過去のデータを保存し、年次および四半期の比較など、上級管理職のレポート用のトレンドレポートを作成するために使用されます。」

データレイクとは異なり、データウェアハウスは構造化データの意図的なソースです。 さらに、それは複数のソースの単一のリポジトリです…それらの多くはそれ自体がデータレイクです。

当社のダッシュボードサービスは、堅牢なデータウェアハウスとパイプラインの開発に基づいて構築されているため、チームはデータを簡単に表示、分析、視覚化できます。

次のステップを決定する方法

ほとんどの場合、データレイクからデータウェアハウスまたはデータマートへの移行には、データクリーンアップ、ETLプロセス、データパイプラインなどの多くのデータエンジニアリングアクティビティが含まれます。

次のデータプロジェクトに誰かを雇うことを決める前に、あなたが今どこにいるのかを理解することが重要です。

チームに尋ねるいくつかの質問があります：

• 私たちのデータはどのくらいサイロ化されていますか？
• 私たちのデータはどれくらいきれいですか？
• イニシアチブに十分な大きさのデータセットがありますか？
• 明確なユースケースはありますか？
• プロジェクトのどの部分を社内チームが処理できるようになりましたか？
• どのようなROIを求めていますか？
• 他の領域よりも緊急に必要になる可能性のある領域を知っていますか？
• MLを試す前に、最初に視覚化が本当に必要ですか？

どこから始めればよいか、データ、人員、ツール、予算の観点から何が必要かを理解するのに専門家が必要な場合は、私たちがお手伝いします。 私たちのプロジェクトの多くは、特にメキシコのメキシコシティにPython Center of Excellenceがあるため、データ関連のイニシアチブを伴います。

20年以上の経験を持つAptudeのデータチームは、必要な機能を見つけ、プロジェクトロードマップを作成し、経験豊富なチームメンバーをプロジェクトに配置するのに役立ちます。 私たちのプロセスは会話とNDAから始まりますので、私たちと一緒に仕事をしないことに決めたとしても、あなたの情報は安全であると確信することができます。

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