アナリティクスとAI活用におけるデータエンジニアリングの6つの課題
調査によると、データリーダーの55％が組織内に1,000以上のデータソースがあると回答しています。この膨大な量のデータを適切に管理して最大の価値を引き出すためには、データエンジニアリングが極めて重要になります。
高まるニーズへ応えるために、データエンジニアリングは多くの労力を要する手作業コーディングから、ノーコード／ローコードGUIベースでAIを活用した使いやすい自動アプローチへと進化しました。
インフォマティカのホワイトペーパー『アナリティクスとAI活用におけるデータエンジニアリングの6つの課題』をぜひお読みください。主な内容は次のとおりです。
- データエンジニアリングに関する課題とその解決方法
- 実際の使用事例（リアルタイムデータによって開発者の生産性を80％向上させた企業の事例など）
- インフォマティカのソリューションを活用して、自律型・AI活用型の堅牢なデータパイプラインを構築する方法
