データメッシュ：CSPのAIとアナリティクスのワークフローを改善するための分散型データアーキテクチャ

Data mesh: a decentralised data architecture for improving AI and analytics workflows for CSPs

多くの通信サービスプロバイダー（CSP）は、データ管理のための組織構造とプラットフォームを一元化しており、これがアナリティクスワークフローのボトルネックになる可能性があります。データプラットフォー... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	言語
Analysys Mason アナリシスメイソン	2023年4月17日	US$1,499 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	6	英語

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サマリー

多くの通信サービスプロバイダー（CSP）は、データ管理のための組織構造とプラットフォームを一元化しており、これがアナリティクスワークフローのボトルネックになる可能性があります。データプラットフォームベンダーは、CSPが分散型データアーキテクチャを導入することで、統合型アーキテクチャに伴う課題を克服することを支援できるだろう。

本レポートに含まれる情報

データメッシュの定義とその主な構成要素
データメッシュが中央集権的な組織構造に伴う課題を解決する方法についての考察
データメッシュアーキテクチャを実装するためのデータプラットフォームベンダーの戦略を導くための推奨事項

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Summary

この調査レポートは、CSPのAIとアナリティクスのワークフローを改善するための分散型データアーキテクチャについて詳細に調査・分析しています。

Report Summary

"CSPs are interested in decentralising their data architecture, but only a handful of data platform providers are implementing data mesh solutions – this presents a significant market opportunity for these vendors."

Many communication service providers (CSPs) have a centralised organisational structure and platform for data management, which may become a bottleneck for analytics workflows. Data platform vendors could help CSPs to implement a decentralised data architecture to overcome challenges associated with a consolidated architecture.

Information included in this report

A definition of the data mesh and its main components
A discussion of how a data mesh can address challenges associated with a centralised organisational structure
Recommendations to guide data platform vendors’ strategies for implementing a data mesh architecture

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