機械学習などの高度なデータサイエンステクノロジーは、既存のデータから貴重な洞察を引き出すための非常に有用なツールであることが証明されています。Sparkのようなプラットフォーム、およびRやPython、Scala など向けの複雑なライブラリは、高度なテクノロジーをデータサイエンティストに提供します。しかし、ほんとんどのアーキテクチャではデータサイエンティストは以下の２つの重要な課題を見逃してしまいます:

- データサイエンティストが適切なデータを探し出し、使用可能なフォーマットに加工することにほとんどの時間を費やしていること
- データサイエンティストによる結果やアルゴリズムが、データアナリストやビジネスユーザーの手の届かないところにありがちであること

データ仮想化は、これらの課題にシンプルかつ手際よく新しい代替手段を提供します。

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