1. 抽出、変換、読み込み (ETL) ツール: これらは、さまざまなソースからデータを抽出し、共通の形式に変換して、集中管理されたデータ リポジトリに読み込むために一般的に使用されます。
2. データ照合およびクレンジング ツール: これらのツールは、データ内の重複や不一致を特定して削除するために使用されます。
3. マスター データ管理 (MDM) テクノロジ: このテクノロジは、顧客、製品、または場所のデータなどのマスター データの集中化された一貫した参照ソースを作成するために使用されます。
4. データ モデリングおよびメタデータ管理ツール: これらのツールは、データ モデルを作成し、データ要素、属性、および関係を定義するために使用されます。
5. データ プロファイリング ツール: これらのツールは、データの品質を分析し、データの完全性、正確性、一貫性、および一意性を評価するために使用されます。
6. ビッグ データ テクノロジ: Hadoop、Spark、NoSQL データベースなどのビッグ データ テクノロジは、大量の構造化データと非構造化データを格納および処理するために使用されます。
7. 人工知能 (AI) および機械学習 (ML) テクノロジー: これらのテクノロジーは、データ分析とパターン認識に使用され、洞察を引き出して予測を行います。
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