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データサイエンスがデータウェアハウジングの未来を創る3つの方法

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マシーンラーニングがどのようにデータウェアハウスの将来を創っているのでしょうか？

新たなデータデマンドに満足するために日々進化していくテクノロジーにつれ、ビジネスの成長と運用効率のための機会の新しい領域も生み出されます。現在、例えば、自動クエリ最適化を有効にしているテクノロジーもすでに存在している一方で、マシーンラーニングアルゴリズムがさまざまな手動の機能を自動化するのに役に立っています。テクノロジーの進化のおかげでデータウェアハウスも自ら調整できるようになりました。この機能はデータウェアハウスがビジネスに貢献する速度を加速しています。

マシーンラーニングラーニングの進化やほぼ無限のストレージ及びクラウドにおけるコンピューティングパワーの有効性とともに、私たちは刺激的な新時代：自己調整型データウェアハウスの時代に向かっています。

本eブックから自己調整型データウェアハウスがビジネスに下記のことを可能にする方法を学びましょう。

  • これまでになく迅速に、ビジネスユーザーにより多くの価値を提供する

  • パターンをより正確に予測し、クエリを最適化する

  • データ編成を自動化し、ワークロードを最適化するなど

  • 自己調整型データウェアハウスへの移行は、データウェアハウジングの進化における次のフェーズを表す。