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この記事では、パワーピボットとピボットテーブルの違いを解説しました
基本的には、ピボットテーブルはシンプルなデータ分析、パワーピボットはより複雑なデータモデルを扱える工具です
データの内容や状況に応じて、適切に使い分けることが大切です
データフローはデータの流れを示し、制御フローは実行順序を示すという違いがあります
プログラムを構成するためには、両方の理解が重要です
データフローはデータの流れを示し、フローチャートはプロセスの流れを示します
データフローは情報システムにおけるデータの移動を理解するために使い、フローチャートは手順を視覚的に整理するために利用されます
目的に応じて使い分けることがポイントです
データフローとはデータがどのように処理されるかを示す仕組みで、パイプラインはその処理を段階に分けて同時進行で行う方法です
データフローは流れを、パイプラインは流れの構造を理解することで、それぞれの利点を活かした効率的なデータ処理が可能になります
データガバナンスはデータのルールを作り、データマネジメントはそのルールに従ってデータを管理します
そのため、両者は互いに必要不可欠であり、良質なデータを活用するためには両方の視点が重要です
データカタログはデータの一覧表で、メタデータはそのデータに関する情報です
どちらもデータ管理に役立ちますが、役割が異なります
データカタログは使う人がデータを探しやすくし、メタデータはデータ自体を理解する手助けをします
データエンジニアはデータを整え、データサイエンティストはそのデータを分析してビジネスに役立てます
二者は別々の役割を持ちながら、協力してデータの力を引き出す重要な存在です
データウェアハウスは整理されたデータを保存し、ビジネス分析に使われます
一方、データレイクはあらゆる形式のデータをそのまま保存し、データの探索や機械学習に利用されます
用途によって使い分けることが大切です
データウェアハウスは組織全体のデータを一元的に整理・保存する大規模なデータベースで、データマートはその一部を特定の部門向けに保存した小規模なデータベースです
どちらを利用すべきかは、ビジネスのニーズによります
データアーキテクトはデータの設計や管理を行い、データサイエンティストはデータを分析して価値を見出します
2つの職業はデータに関わるものの、役割や必要なスキルが異なります