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定義-データブレンディングの意味
データブレンドの実践には、さまざまなソースからデータを取得し、それを単一の有用で標準化されたデータセットにコンパイルすることが含まれます。 企業はビジネスインテリジェンスを定義し、企業に関する意思決定を試みるために、大規模で多様なデータを処理するため、ビッグデータ時代の戦略の主要な部分です。
Techopediaはデータブレンディングを説明します
データブレンドはさまざまな方法で行われますが、通常はさまざまなソースからのデータを集約するプロセスから始まります。 専門家は、データブレンドのプロセスを3つのステップに分割できます。最初のステップはデータ取得、2番目のステップはデータのコンパイル、3番目のステップはデータの改良またはクレンジングで、より一貫したアクセス可能な最終結果になります。
たとえば、企業は、異なるデータセンターまたはITアーキテクチャの異なる部分に3種類または4種類のデータベーステーブルを持っている場合があります。 データブレンドアプローチは、さまざまなソースからこれらのさまざまなデータをすべて取り込み、単一のデータベーステーブルにコンパイルして、単一のリポジトリに保持できるものに統合することから始まります。
