多くの企業・組織がデジタルデータを効果的に活用し、競争力の維持、事業拡大に利用している。デジタル時代におけるビジネスの成功に不可欠な要素となっているデータ活用だが、多くのデータサイエンティスト／アナリストが、データ活用における課題に直面している。
たとえば、データ品質を維持しつつ異なるデータソースからのデータを統合して整合性を確保することが求められる。また、データを収集して適切な加工・変換処理を実施するには時間と労力がかかることもある。こうした一連のパイプラインの効率化を図るにはどうすればよいのだろうか。
本資料では「データ変換」や「データ品質の評価」「大規模な機械学習（ML）特徴量の管理や展開」など具体的なユースケースを踏まえ、データエンジニアリングをより高度化する方法を解説する。
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