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

by Kevin Petrie, BARC VP of Research, 翻訳：兵藤朋代

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。

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