記事紹介：イチから解説！「データ分析基盤」構築のポイント（snowflake)
Snowflakeから、データ活用基盤に関する初心者向けの記事が出ていました。
参考になったので、ポイントをまとめておきたいと思います。
原文はこちらです。
１.データ活用基盤に対する期待の高まり
デジタルデータの膨大化やデジタルトランスフォーメーション（DX）の進展により、ビジネスにおけるデータ活用の重要性が高まっています。多種多様なデータを分析・活用するには専門的な知識や手間が伴いますが、「データ活用基盤」の構築によりその課題解消が期待されています。
「データ活用基盤」とは、大量の様々なデータを一貫して整理統合し、その上で分析をスムーズに行うためのプラットフォームです。
これにより、データの収集、加工、分析、可視化といった一連の流れを効率的に実施できます。
２.企業がデータ活用基盤を構築すべき理由
企業がデータ活用基盤を構築すべき理由として、以下3つが挙げられています。
・スピーディな分析：従来の分析方法では時間と労力が必要でしたが、データ活用基盤を用いれば、データ分析のプロセス全体が迅速化します。
・分析の品質向上：データ一元管理により、分析データの質が向上します。全てのデータが同一条件で整備・分析されるため、結果の信頼性と再現性が保たれます。
・広範な参照利用：プラットフォームが複雑な前処理を吸収するため、分析業務が特定の担当者に依存するのを防ぎます。その結果、どの従業員でもデータをから得た知見を活用でき、新たに分析業務を行う人材の教育期間も短縮できます。
データ活用基盤は、これらの問題を解決しつつ、企業がデータを最大限に活用するための基盤となります。
３.構築にあたってのプロセス
データ活用基盤の構築では、以下のプロセスとポイントが重要となります。
・データアセスメント：自社が保有するデータが分析に適しているかの評価を行います。
・スキーマ定義：データベースの設計図を作成します。
・データの流れ作成：データ変更の影響範囲を把握しやすくするため、正確なデータの流れを設計します。
・ITプラットフォームの選定：迅速性と柔軟性を保つために、クラウドサービスの活用を考慮します。
これらにより、企業は大量のデータをスピーディに、そして質の高い形で分析することが可能となります。
連載記事の第１回とのことで、第２回以降も楽しみに待ちたいと思います。
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