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AI 向けデータレイクパイプラインの自動化 データエンジニアは、モデル向けの正確なデータを AI の取り組みに迅速に提供して欲しいとうニーズの増大に直面しています。しかし、従来のデータ統合ツールでは、高度なスキルを持つ従業員が時間と労力をかけてコーディングを行う必要があります。さらに、多くのツールは、データを完全に準備・クレンジング・タグ付け・カタログ作成の機能が不十分です。AI と機械学習でデータパイプラインを自動化することで、課題を解決することができます。本 eBook では、AI / 機械学習を活用したデータパイプラインを構築し、AI に適したデータを提供する方法を解説します。 AI 向けデータレイクの構築に考慮すべきことデータパイプライン全体を自動化する 5 つの方法実現に向けたチェックリスト Qlik は、コードを記述することなく、データレイクパイプライン全体におけるリアルタイムのデータの取り込み・処理・改良を自動化する一連の統合ソリューションを提供します。その方法について詳しく解説します。 6956-2T-JP/DI-Automating Data Lake […]

AI対応データの6つの原則 ガートナー社によると、2025年までにGen AIは世界の企業の90%にとってワークフォースパートナーとなり、2026年までに80%以上の企業がGenAI対応アプリケーションを本番環境に導入すると予測されています。* しかし、落とし穴があります。AIは良質なデータなしには成功しません。では、AIの文脈における「良質な」データとは何か？そして、どうすればそれを確実に生成できるのでしょうか？このホワイトペーパーでは、以下の内容でこの問いに答えます。 AI対応データを作成するための6つの原則 AIトラストスコアで効率性を高める方法 Qlik Talendが役立つ分野   今日の革新的なテクノロジーに最適化されたデータを活用することで、組織の真のAIの可能性を解き放ち、AIの誤った活用による落とし穴を回避できます。 *出典：「アナリストによるジェネレーティブAIのトレンドとテクノロジーに関する議論」、ガートナー社、2023年10月 6956-2T-JP/DI-The 6 Principles of AI Ready Data ファーストネーム苗字メール Qlikからのマーケティングメッセージやその他のご連絡を受け取るには、こちらにチェックを入れてください。これらのメッセージの受信は、後からいつでもオプトアウトできます。詳しくは、QlikのプライバシーとCookieに関する通知をご覧ください。

データ統合とデータ品質の 7 つのユースケース 現在のニーズに対応できるようデータを管理するのは至難の業です。さらに、有用なテクノロジーの選択もレガシー製品や大手クラウドメーカー、ポイント製品と限られているため、限界と課題を抱えています。 こうした課題を解決するのが、Qlik Talend です｡ 最新かつ実績と信頼性を備えた広範なソリューションを統合した製品群は、オープンでクラウドに依存しません。 eBook「データ統合とデータ品質の 7 つのユースケース」では、以下についてご紹介します。 Qlik Talend ソリューション製品群が提供する 3 つのメリット 日常業務に沿ったデータ統合の 7 つのユースケース データ統合パイプラインにおける

AI 向けデータレイクパイプラインの自動化 データエンジニアは、モデル向けの正確なデータを AI の取り組みに迅速に提供して欲しいとうニーズの増大に直面しています。しかし、従来のデータ統合ツールでは、高度なスキルを持つ従業員が時間と労力をかけてコーディングを行う必要があります。さらに、多くのツールは、データを完全に準備・クレンジング・タグ付け・カタログ作成の機能が不十分です。AI と機械学習でデータパイプラインを自動化することで、課題を解決することができます。本 eBook では、AI / 機械学習を活用したデータパイプラインを構築し、AI に適したデータを提供する方法を解説します。 AI 向けデータレイクの構築に考慮すべきことデータパイプライン全体を自動化する 5 つの方法実現に向けたチェックリスト Qlik は、コードを記述することなく、データレイクパイプライン全体におけるリアルタイムのデータの取り込み・処理・改良を自動化する一連の統合ソリューションを提供します。その方法について詳しく解説します。 6956-1T-JP/DI-Comparison Guide: Top

Warum Cloud? Warum jetzt? Ein Qlik Cloud-Vergleichsleitfaden Beginnend mit QlikView® und später Qlik Sense® hat die einzigartige Assoziative Engine von

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5 Möglichkeiten, Ihre Datenvisualisierungen hervorzuheben Daten haben ein enormes Potenzial. Aber wenn du ein Publikum überzeugen möchtest, kannst du nicht