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"<p style=\"margin-left:0in; margin-right:0in\">組織は増え続けるデータボリュームにアクセスできますが、実用的なメリットを引き出すには、データをソート、フィルタリング、処理、および分析する必要があります。組織は、多くの場合、データ管理のためにエンジニアと科学者で構成される中心的なチームを活用します。チームは、次の目的のために、一元化されたデータプラットフォームを使用します。</p> \n<ul> \n <li>すべての異なるビジネスユニット (またはビジネスドメイン) からデータを取り込む。</li> \n <li>データを一貫性のある信頼できる有用な形式に変換する。例えば、チームは、システム内のすべての日付が共通の形式であることを確認したり、日報を要約したりすることができます。</li> \n <li>人間の担当者向けにレポートを生成し、アプリケーション用に XML ファイルを準備し、または他の方法により、データコンシューマーのためにデータを準備します。<a href=\"https://aws.amazon.com/what-is/xml/\" style=\"color:blue; text-decoration:underline\">XML について読む »</a></li> \n</ul> \n<p style=\"margin-left:0in; margin-right:0in\">データ量が増加するにつれて、組織は、以前と同じ俊敏性を維持するためにより多額のコストを負担しなければならないという課題に直面しています。モノリシックシステムは、次の理由によりスケールが困難です。</p> \n<h3 style=\"margin-left:0in; margin-right:0in\"><strong>サイロ化されたデータチーム</strong></h3> \n<p style=\"margin-left:0in; margin-right:0in\">中心的なデータチームには、専門のデータサイエンティストとエンジニアがいますが、ビジネスやドメインに関する知識は限られています。しかし、動機を明確に理解することなく、さまざまな一連の運用および分析ニーズを満たすデータを提供する必要があります。</p> \n<h3 style=\"margin-left:0in; margin-right:0in\"><strong>変化に対する反応の遅さ</strong></h3> \n<p style=\"margin-left:0in; margin-right:0in\">データエンジニアは通常、データを取り込み、中心的なデータレイクに保存する前にいくつかのステップを実行してそのデータを変換するパイプラインを実装します。リクエストされた変更は、パイプライン全体の変更を必要とします。中心的なチームは、競合する優先順位を管理しながら、ビジネスドメインに関する限られた知識をもって、これらの変更を行う必要があります。&nbsp;&nbsp;</p> \n<h3 style=\"margin-left:0in; margin-right:0in\"><strong>低い精度</strong></h3> \n<p style=\"margin-left:0in; margin-right:0in\">ビジネスユニットは、データコンシューマーや中心的なデータチームから切り離されています。そのため、有意義かつ正確で、有用なデータを提供するインセンティブが欠けています。</p>"
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