"シーズン4:データマネジメント編④データ変換層 ~ データ仮想化を使用した、クレンジング/標準化/名寄せなどの変換処理の構築 "

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Takanori Hirai
Takanori Hirai Presales Engineer Denodo

 2021/12/08

Denodoデータ仮想化ウェビナーシリーズ "シーズン 4 《データマネジメント編》"-④ データ変換層 ~ データ仮想化を使用した、クレンジング/標準化/名寄せなどの変換処理の構築

前回のデータ取得層は、基本的にデータソースと同じ内容のデータが定義される層であり、データ仮想化によってアクセスポイントが一元化される効果はあるものの、この層ではまだデータは統合されていません。 なぜなら、データソースのデータはそれぞれ個別の要件で定義されていて基準が揃っていないので、そのままでは統合することができないからです。そこで、データ変換層で加工・変換して基準を揃えることで統合の前準備をします。 今回は、データ仮想化のソリューションであるDenodoを使用して、データの基準を揃えるための変換処理をどのように構築することができるのか、Denodoの具体的な機能や処理方法をご紹介します。 (注:タイトルに「名寄せ」とありますが、今回は名寄せ用のクレンジングまでで、実際にマッチングをして名寄せ結果を生成するところに関しては「五の巻)データ統合層」で扱うこととします)

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