データ分析の信頼性を高める上で重要な役割を果たすのが「データマネジメント」だ。主要なデータマネジメントのプロセスには、
などがある。データ分析市場には、こうした一連のプロセスを支援するデータマネジメントツールが充実している。
ETLツールを扱うベンダーの例には
がある。
データガバナンスツールやデータカタログツールを提供するベンダーには
などがある。
ビジネスインテリジェンスベンダーSisenseは、同社のデータマネジメントツール群を機能ごとに独立した「マイクロサービス」として提供する。これにより「ユーザー企業が、ワークフローに応じてデータマネジメント機能を自由に組み込むことができる」と、同社でフィールドエンジニアリング担当シニアバイスプレジデントを務めるライアン・シガー氏は説明する。
シガー氏は「機械学習を活用したデータの整理がトレンドだ」と言う。機械学習により、重複データの排除といった簡単なタスクを実行するために、人が長時間にわたってデータソースをくまなく調べる必要がなくなる。
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