Pentaho アーカイブ - TechRepublic

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  • オンデマンドウェビナー: データレイクを満たすための次のステップ (Pentaho)

    データセンター

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    オンデマンドウェビナー: データレイクを満たすための次のステップ (Pentaho)

    数百、数千にも及ぶ多様なデータソースが存在する場合、各ソースへの接続を手作業でコーディングするのは時間がかかり、管理と保守も困難です。Pentahoは、ビッグデータをデータに取り込むプロセスを簡素化・自動化します。このウェビナーでは、Pentahoがどのように以下のことを実現するのかをご紹介します。簡素化と自動化…

  • ビッグデータ管理ガイド:分析データパイプラインを管理するための8つの必須チェックリスト(Pentaho*提供)
  • ビッグデータ管理ガイド:分析データパイプラインを管理するための8つの必須チェックリスト(Pentaho 著)
  • 2016年ドレスナービッグデータ分析市場調査(Pentaho*提供)

    ビッグデータ

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    2016年ドレスナービッグデータ分析市場調査(Pentaho*提供)

    Dresner Advisoryによるこの第2回ビッグデータ分析市場調査は、調査方法に基づき、Hadoopエコシステムにおける分析ソリューションの組み合わせに焦点を当て、新たな基準を追加し、変化する市場動向、ユーザーの認識、そして計画を探求しています。また、Pentahoがビッグデータ分析ベンダーのトップ3にランクインした理由も解説します。

  • オンデマンド ウェビナー: データレイクを満たすための次のステップ (Pentaho 提供)

    データセンター

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    オンデマンド ウェビナー: データレイクを満たすための次のステップ (Pentaho 提供)

    数百、数千にも及ぶ多様なデータソースが存在する場合、各ソースへの接続を手作業でコーディングするのは時間がかかり、管理と保守も困難です。Pentahoは、ビッグデータをデータに取り込むプロセスを簡素化・自動化します。このウェビナーでは、Pentahoがどのように以下のことを実現するのかをご紹介します。簡素化と自動化…

  • TDWI チェックリスト レポート: データレイクの新たなベストプラクティス (Pentaho* 提供)

    データセンター

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    TDWI チェックリスト レポート: データレイクの新たなベストプラクティス (Pentaho* 提供)

    ビジネス目標とテクノロジー目標の両方を満たすデータレイクの設計は重要ですが、容易ではありません。データレイク内のデータの規模と多様性、そして幅広いインターフェース、プラットフォーム、データ構造、処理方法のサポートの必要性などにより、データレイクはしばしば乱雑なデータの沼と化し、…

  • TDWI ベストプラクティスレポート: ビジネス分析のためのデータ準備の改善 (Pentaho 社)

    データ管理

    データ管理

    TDWI ベストプラクティスレポート: ビジネス分析のためのデータ準備の改善 (Pentaho 社)

    必要なデータをより早く入手したいですか?データ準備プロセスの自動化と拡張をお考えなら、このTDWIベストプラクティスレポートは必読です。TDWIレポートでは、セルフサービス型データ準備が業務にどのような影響を与えるか、また、セルフサービス型データ準備がビジュアル分析、データディスカバリ、BIツール、Hadoopとどのように連携するかについても検証しています。...

  • 2016年ドレスナービッグデータ分析市場調査(Pentaho社)

    ビッグデータ

    ビッグデータ

    2016年ドレスナービッグデータ分析市場調査(Pentaho社)

    Dresner Advisoryによるこの第2回ビッグデータ分析市場調査は、調査方法に基づき、Hadoopエコシステムにおける分析ソリューションの組み合わせに焦点を当て、新たな基準を追加し、変化する市場動向、ユーザーの認識、そして計画を探求しています。また、Pentahoがビッグデータ分析ベンダーのトップ3にランクインした理由も解説します。

  • TDWI ベスト プラクティス レポート: ビジネス分析のためのデータ準備の改善: (Pentaho* 提供)
  • TDWI チェックリストレポート: データレイクの新たなベストプラクティス (Pentaho 著)

    データセンター

    データセンター

    TDWI チェックリストレポート: データレイクの新たなベストプラクティス (Pentaho 著)

    ビジネス目標とテクノロジー目標の両方を満たすデータレイクの設計は重要ですが、容易ではありません。データレイク内のデータの規模と多様性、そして幅広いインターフェース、プラットフォーム、データ構造、処理方法のサポートの必要性などにより、データレイクはしばしば乱雑なデータの沼と化し、…

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