Modern Data Stack / モダンデータスタックというトレンドについて - satoshihirose.log
はじめに Modern Data Stack ? Modern Data Stack の特徴やメリット、関連するトレンド データインフラのクラウドサービス化 / Data infrastructure as a service データ連携サービスの発展 ELT! ELT! ELT! Reverse ETL テンプレート化された SQL and YAML などによるデータの管理 セマンティックレイヤーの凋落と Headless BI 計算フレームワーク (Computation Frameworks) 分析プロセスの民主化、データガバナンスとデータメッシュの試み プロダクト組み込み用データサービス リアルタイム Analytics Engineer の登場 各社ファウンダーが考える Modern Data Stack さいごに Further Readings はじめに Modern Dat
データマートとは？（データウェアハウスとの違い）
データマートの3つのタイプデータマートには、従属型、独立型、ハイブリッド型の3種類があります。これらのタイプは、データウェアハウスとの関係や、システムの作成に使用されるデータソースに基づいて分類されます。 1. 従属型データマート従属型データマートは、既存のエンタープライズデータウェアハウスから作成されます。これは、すべてのビジネスデータを中央に一元化して格納したうえで、分析の必要に応じて明確に定義された一部のデータを抽出するというトップダウンのアプローチです。 データウェアハウスからデータマートを作成するには、ウェアハウスから特定のデータセットを集約（クラスター化）して再構成し、データマートにロードしてクエリを実行可能にします。これは、データウェアハウスの論理ビューまたは物理サブセットとなります。 論理ビュー - 物理データベーススキーマの一部ではない仮想テーブル。物理サブセット - デ
データマート - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "データマート" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2016年2月） データマート (Data Mart) は、データウェアハウスの中から特定の目的に合わせた部分を取り出したもの。通常は利用部門が利用目的に合ったデータのみを所持するものである。 利点[編集] 利用部門ごとに使用するデータや分析内容が異なることが多いため、その利用部門が必要とするデータのみをデータウェアハウスから抽出したり、その利用部門が必要とする分析データをあらかじめ集計することにより、分析レスポンスを向上できる。これは、データ容量が小さくなることやリクエストの
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