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異なるデータソースやシステム間で情報を共有して統合するには、ファイル転送、ETL、レプリケーションなど、データ連携を用いた複数の手段があります。問題はデータの鮮度が落ちる、データベースへの負荷が高い、プログラム開発コストがかかる、データベースの種類が限定される、ライセンス費用がかかるなど。データ量が膨大でデータベースが分散しているほどデータ連携の難易度とコストが膨張します。弊社は最新技術を応用したデータ連携手法を提供します。トランザクションが多く、データサイズが大きい要件にも対応可能です。
【9/8(火)】生成AIに”生データ”を入れていませんか? ~多様なデータをAI Readyデータに変える「データ匿名化」の最前線~
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