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。
