サイエンティスト、エンジニア、ウェアハウス—クラウド分析の実装

公開: 2019/11/04

組織は、革新、競争上の優位性、効率性をサポートするためにデータ サイエンスに依存しているため、このプラクティスにおいてデータ サイエンティストの役割は不可欠です。しかし、データ サイエンスを運用環境に大規模に投入するには、データ サイエンティストの範囲を超えるスキルや手法が必要です。予測モデルを確実に本番環境で運用できるようにするため、データ エンジニアの役割が登場しました。 

データ サイエンスの技術的要件も進化しました。データ量の劇的な増加に伴って生じる拡張性、可用性、予算に関する問題を解決するため、クラウド データ ウェアハウスが開発されました。 

クラウド分析を実装するには何が必要かを理解するには、ホワイト ペーパー「サイエンティスト、エンジニア、ウェアハウス」をお読みください。
  • データ サイエンティストとデータ エンジニアの個別の役割について理解します。
  • これらの役割がクラウド データ ウェアハウスで協力して作業する方法を確認します。
  • Azure Synapse Analytics が、あらゆるスケールにおいてガバナンス、管理容易性、弾力性のニーズを満たすのに最適である理由をご確認ください。
  • Azure Synapse Analytics がクラウド分析の効果的なアーキテクチャにどのように適合しているかをご覧ください。

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