Guru Networkのデータウェアハウス入門

18 mins

「データは新たな金」という表現は決して大げさではありません。 特に人工知能(AI)や機械学習(ML)などのテクノロジーが関わるアプリでは、ますます膨大な量のデータを処理しています。 このようなデータ集約型のアプリケーションでは、複雑なデータ要件を効率的に管理するために、高度なソリューションが必要です。 そこで、Guru Network のデータウェアハウスが重要な役割を果たします。
本記事では、データウェアハウスの機能と、Guru Network のより広範なエコシステムへの貢献について、2024年に知っておくべきことを紹介します。

データウェアハウスとは

大まかに言えば、データウェアハウスは分析やその他のビジネスインテリジェンス活動をサポートするデータ管理システムです。データウェアハウスは、詳細な分析とクエリへの応答を実行するように設計されており、これらのプロセスには通常、膨大な量のデータが含まれます。
一般的なデータウェアハウスは、トランザクションアプリケーションやアプリケーションログなど、さまざまなソースからデータを収集します。データウェアハウスは、一元化されたフレームワーク内にすべてのデータを統合します。しかし、データウェアハウスの役割はそれだけではありません。データウェアハウスの分析機能により、これまで散在していた膨大な量のデータから、価値ある実用的なビジネスインサイトを見出すことができます。これにより意思決定が改善され、最終的には ビジネスアナリストやデータサイエンティストにとって金鉱のような役割を果たす履歴データのアーカイブを構築 することができます。
データウェアハウスの利点について、いくつかの重要なポイントをご紹介します:

  • 各ウェアハウスは、セールスやマーケティングなど特定のトピックに特化しています。そのため、必要な情報を見つけやすくなります。
  • データウェアハウスは、さまざまなソースからデータを収集し、そのすべてが適合するようにします。
  • データは一度倉庫に格納されると、そのまま保管されます。変更や消失はありません。
  • データウェアハウスでは、時間の経過に伴う変化を追跡できるため、傾向を把握し、より賢明な意思決定を行うことができます。

さて、データウェアハウスの基本的な理解ができたところで、グルネットワークがどのように自社のデータウェアハウスを利用し、ユーザーに利益をもたらしているかに移りましょう。

Guru Networkのデータウェアハウス: フードの下

Guru Networkのデータウェアハウスがどのように機能するのかを理解するためには、それがサポートするエコシステムについていくつかのポイントを素早くカバーする必要があります。Guru Networkは18の異なるブロックチェーンで動作し、そのベルトの下にいくつかの有望なツールを持っています。これには、2021年初頭から稼働している機能豊富なDeFiトレーディングターミナルが含まれます。そして、Guru Block ExplorerとData Warehouseのコンボがあり、どちらも2023年にローンチされ、誰でも無料で試すことができます。
ネットワークの至宝はFlow Orchestratorです。これは、BPMNと呼ばれる特別な言語を使って複雑なプロセスをマッピングする強力なエコシステムコンポーネントです。オンラインでもブロックチェーン自体でもデプロイできます。

Guru Networkの概要 Guru Networkホワイトペーパー

ここ数年、Guru NetworkはDeFi分野のビッグネームと手を組み、プロジェクトの構築と立ち上げを迅速に行うためのプログラムを提供しています。このプラットフォームの究極の目的は、ブロックチェーンプロジェクトを開始するために必要なものすべてを含むオールインワンのツールボックスを提供すること(構築を支援するGuruフレームワーク、取引のためのDexGuru、そしてすべてを整理しておくデータウェアハウス)です。

GuruデータウェアハウスはGENのツールキットの中心にあり、様々なネットワークコンポーネントからの全てのデータを扱います。

GURU Networkのデータウェアハウスとは?

データウェアハウスは全てを整理し、理解しやすくします。例えば、あなたはDeFi取引を追跡したり、新しいブロックチェーンプロジェクトを管理したりすることができます。
これは基本的に、日常的な取引から詳細なプロセスログ、AIが生成した洞察に至るまで、あらゆる種類のデータが収集・保存される中央ハブです。これにより、ブロックチェーン・ビジネスプロセスオートメーション(BBPA)の効率性と全体的な能力を高めることができます。
以下は、その主な特徴と機能の一部です。

包括的なデータストレージ

データウェアハウスは、Guru Network内の様々なソースから膨大な量のデータを収集・保存します。これには、取引データ、プロセスログ、AI主導の洞察など、他のデータタイプも含まれます。ウェアハウスは、すべての関連情報を一元化し、簡単にアクセスして分析できるようにします。

高度なデータ分析

データウェアハウスが処理するのは、一元化とデータ統合だけではありません。データウェアハウスは、詳細なデータ分析を可能にする高度な分析ツールも提供しています。これらのツールを使用してパターンを理解し、重要な戦略的洞察を見つけることで、最終的に意思決定プロセスを改善することができます。その結果、ビジネス・プロセスの最適化が向上します。
グルネットワークはまた、高度な自動データ処理と分析を提供するために、データウェアハウス内に洗練されたAIモデルを統合しました。これにより、意思決定がさらに迅速化され、多くの手作業による負担が軽減されます。

BBPAとの統合

データウェアハウスとBBPAのエンジンは、まるでよく動く機械の部品のようです。ウェアハウスは、最新かつ正確なデータを常にエンジンに供給することで、最も複雑なタスクも完璧に自動化することができます。一方、DAPP開発者は、データウェアハウスのデータと分析機能を活用して、既存の作業をベースに改善することができます。

セキュリティとコンプライアンス

Guru Networkは、データセキュリティに関して手を抜かないと主張しています。このプラットフォームは、一流の暗号化によって詮索好きな目やハッカーからデータを保護することを約束します。新たなブロックチェーン規制へのコンプライアンスもまた、このネットワークにとって重要な分野であり、特にデータウェアハウスは世界的な規制基準に準拠するよう設計されています。

Guru Networkのデータウェアハウスの機能概要

Guru Networkのデータウェアハウスは、データを最大限に活用するためのワンストップショップという目的をさらに支援する、比較的すっきりとした雑然としたインターフェースを持っています。カスタムクエリを作成したり、インタラクティブなダッシュボードを作成したり、発見したことを世界と共有できる強力なツールを兼ね備えています。ここでは、Guru Networkのデータウェアハウスでできることを簡単に説明します。

クエリーの作成

SQLクエリを作成して、データウェアハウス内の様々なテーブルからデータを取得し、操作することができます。これにより、特定の要件に基づいてカスタマイズされたデータ検索が可能になります。

ダッシュボードの作成

ダッシュボードは、複数のクエリやビジュアライゼーションの結果を1つの場所にまとめ、ユーザーが全体像を一目で把握できるようにします。インタラクティブなダッシュボードを作成し、ユーザーが特定の詳細を掘り下げて、データのさまざまな側面を探索することもできます。

タグ付けと公開

クエリやダッシュボードにタグを付けて、整理や検索を簡単に行うことができます。作成されたクエリやダッシュボードは、公開したりダッシュボードに含めるためにパブリッシュする必要があります。公開されたダッシュボードは、URL経由で外部と共有することもできます。

可視化ツール

データウェアハウスには、さまざまな可視化オプションがあります。データを表現するのに最適なグラフやチャートの種類を選択し、軸やパラメータを設定して、ビジュアル出力をニーズに合わせて調整できます。

インタラクティブなリアルタイム更新

ダッシュボードのグローバルパラメータと更新レートを設定できます。これにより、すべてのデータが常に最新の状態に保たれ、リアルタイムの活動を監視してタイムリーな意思決定を行うことができます。

REST API アクセス

REST API経由でクエリを実行できるため、外部システムやアプリケーションとの統合が可能です。これにより、異なるプラットフォーム間でのデータアクセスや活用方法に柔軟性が生まれます。

データウェアハウス データ主導の意思決定を強化

要約すると、Guru Networkのデータウェアハウスは単にデータを保存して統合するだけではありません。その有用性は、データを実用的な洞察に変えることで、あなたの生活をより簡単にし、意思決定をよりスマートにし、ワークフローをより良くすることを可能にします。AIを活用したSQL編集、リアルタイム・データ・ストリーミング、コミュニティ主導のコラボレーションの統合が、その魅力をさらに高めています。その結果、開発者、アナリスト、企業ユーザーの間での採用がさらに加速しています。

よくある質問

Guru NetworkのデータウェアハウスにおけるSQLインターフェースの目的は何ですか?

AI対応ビジュアルSQLエディタはどのようにデータ分析を強化しますか?

ダッシュボード作成・共有機能のメリットは何ですか?

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Shigeki Mori
大阪府出身。日本では雑誌編集者、読売テレビ広報記者、豪州では日系メディア編集・記者などを経てフリーに。日本とオーストラリアで20年以上、ジャーナリスト、編集者、翻訳者、ウェブプロデューサーとして活動してきた。近年は暗号資産関連の記事の執筆や翻訳、コンテンツ・マネジメントを行っている。
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