日々の業務で散らかったデータを綺麗に整備
EzDBUltra Boosterは、
データ分析、検索、抽出、統合、変換、集計のリアルタイム処理エンジンが特長で、
下記の業務課題を解決します。
・名寄せ、データクレンジング業務課題
・データの引っ越し課題
・バッチ処理課題
・RPAによるバッチ処理課題
・製造業業務課題
・IoT業務課題
・生成AI RAG開発 RAGデータクレンジング業務課題
・DWH運用課題
・エクセル業務課題
・AI-OCR運用課題
ビジネスを行うということは、「大量のデータ」の発生が伴います。
この大量のデータをどのように扱うか?ということが会社全体の【机の整理】につながります。
あなたの会社内のデータは散乱していませんか?
どれだけスキルを保有していてもデータが散乱してしまえばパフォーマンスは減少してしまいます。
欲しい情報を素早く目の前に置くことで、タスクの完了スピードもあがり、ビジネスの生産性が向上していきます。
さらに、データに好かれるビジネスを行えば、データに助けられることも発生してきます。
構造化データや非構造化データもデータ整理して活用することが可能です。
このデータ処理によってアプリケーションや数値分析、業務改善に向けたデータへと利活用を最大化させることが可能です。
構造化データ(Structured Data)
構造化データは、明確な形式や組織が定義されたデータ形式です。このタイプのデータは、テーブル、データベース、スプレッドシートなどの形式で表現され、それぞれの要素が特定のフィールドに割り当てられます。構造化データは、検索、分析、処理が容易であり、機械が処理しやすい特徴があります。
例えば、顧客情報や購買履歴、在庫データなどは構造化データの一例です。これらのデータは、それぞれの項目が特定のフィールド(名前、住所、購入日時、商品名など)に割り当てられ、明確な形式で保存されます。
非構造化データ(Unstructured Data)
非構造化データは、明確な形式や組織がないデータ形式です。このタイプのデータは、テキストファイル、画像、動画、音声ファイルなどの形式で表現され、データ内の情報の構造が不明確である特徴があります。非構造化データは、通常、人間の言語や視覚的情報などの自然言語データやメディアデータとして発生します。
例えば、電子メールの本文、ソーシャルメディアの投稿、画像や動画のコンテンツ、音声録音などは、非構造化データの一例です。これらのデータは、構造が不明確であり、処理や分析が難しい場合があります。