データレイク
患者のアウトカムを変革する：AIを活用した臨床試験におけるデータレイクハウスアーキテクチャの役割
AIを活用した臨床試験のためのデータレイクハウスアーキテクチャは、データレイクの拡張性と費用対効果の高いストレージと、データウェアハウスの厳格なガバナンス、信頼性、トランザクション機能を融合した、統合型クラウドネイティブデータ管理パラダイムです。現代の臨床研究、臨床試験、そして臨床試験における基盤となるデータファブリックとして機能するように特別に設計されています。[…]
データレイクからビジネス価値を構築する：合成データ製品の実例
最近考えていることをお話ししたいと思います。データレイクを巨大なストレージリポジトリとして捉えるのではなく、データプロダクトを構成するアクティブな基盤として捉えるという視点への転換です。これは、組織が実際にデータを活用する方法を根本から変える変革です。同僚のHaricharuanが最近、データプロダクトの基礎について優れたブログ記事を執筆しました。「データ […]」
データ製品の基礎: データ製品とは何か、なぜ重要なのか、どのように始めるのか?
ほとんどの組織ではデータが不足することはめったにありませんが、データリーダーが「ペタバイト規模のデータを管理しているにもかかわらず、正確な洞察を得るのに時間がかかります」と言うのをよく耳にします。ほとんどのデータチームに不足しているのはデータではなく、信頼性が高く再利用可能な出力です。その兆候は至る所に見られます。高コスト、プロセスの遅延、不正確な洞察、重複した作業、雑然としたダッシュボードなどです。キュレーションされた[…]
不十分なデータレイク計画による見逃されたコスト
データ レイクと最新のデータ プラットフォームは、大量の非構造化、半構造化、構造化データセットを統合された集中リポジトリに取り込み、処理し、保存する機能を提供します。ただし、プロジェクトとチームに明確な目標と包括的な実装計画が欠けているシナリオでは、投資はすぐに非常に高額なプロジェクトの失敗に変わる可能性があります。このブログでは、[…]
Solix のエンタープライズ データ レイクを Gartner の AI 対応データ フレームワークと連携
このブログを聞きたいですか? 最近の Gartner の記事 (AI の価値を獲得するための AI 対応データの基本 | Gartner) で、アナリストの Rita Sallam が AI 対応データの重要な要件を概説し、組織が AI イニシアチブのためにデータを準備するためのロードマップを示しています。SOLIXCloud Enterprise Data Lake のアーキテクチャと機能がこれらの要件とどのように一致しているかを分析してみましょう […]
エンタープライズ ビッグデータ: データ レイクを AI 対応基盤に変える
このブログを聴く これまで以上に、企業はより多くのデータを持ち、そこから価値と洞察を引き出す必要性が高まっています。人工知能がビジネスに不可欠なものになるにつれ、組織は現在のデータ インフラストラクチャが AI 革命に対応できていないことに気づき始めています。ここで Solix が登場し、企業のデータ管理方法を変革します […]