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AI・機械学習プロジェクトに欠かせない「マルチスタイルデータ統合」とは? ユースケースとあわせて解説
人工知能(AI)や機械学習のプロジェクトでは、複数のスタイルのデータ統合が必要です。この記事では、最も一般的なスタイルとしてETL、ELT、変更データキャプチャ、ストリーミング、データ仮想化を定義し、それらを組み合わせたユースケースとして、ELT + CDC、ELT + データ仮想化、ストリーミングETL について解説します。