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[BOOKデータベースより]
データに欠損値や誤りがあり、正しく分析できない。データ加工処理が複雑で読み解けない。同じ顧客や企業が重複して登録されている。データの意味や使い方がわからない。部門ごとに見せられるデータが異なり、他部門に横展開できない。分析データに含まれる個人情報の取り扱いに苦慮している。データ活用を阻む壁を壊すには?
第1章 データマネジメントとAWS
[日販商品データベースより]第2章 データに欠損値や誤りがあり、正しく分析できない
第3章 データ加工処理が複雑で読み解けない
第4章 同じ顧客や企業が重複して登録されている
第5章 データの意味や使い方がわからない
第6章 部門ごとに見せられるデータが異なり、他部門に横展開できない
第7章 分析データに含まれる個人情報の取り扱いに苦慮している
「データに欠損値や誤りがあり、正しく分析できない」
「データ加工処理が複雑で読み解けない」
「同じ顧客や企業が重複して登録されている」
「データの意味や使い方がわからない」
「部門ごとに見せられるデータが異なり、他部門に横展開できない」
「分析データに含まれる個人情報の取り扱いに苦慮している」
データを活用したいのに、うまくいかない……
その壁を壊すには、データマネジメントが不可欠。
・データをカタログ化、一元的に管理できる「Amazon DataZone」
・さまざまなデータソースからデータを見つけ出して加工・統合でき、品質チェックの自動化もできる「AWS Glue」
・データレイク内のデータに対して、行や列レベルでのきめ細やかなアクセス制御ができる「AWS Lake Formation」
など、データマネジメントに役立つ最新サービスの実践的な使い方をAWS Professional Servicesコンサルタントが解説。