- 異なるデータソースからのデータをクリーニングし、標準化することにより、データのフォーマットを統一し、重複データやエラーデータを排除します。
- データの統合：クリーンアップされたデータをHadoopプラットフォームに統合するには、Sqoopツールを使用してリレーショナルデータベースからデータをHadoopにインポートしたり、Flumeツールを使用してリアルタイムにデータを取り込んだりすることができます。
- データストレージ：異なるデータソースからのデータをHadoop分散ファイルシステムHDFSに保存し、後続の分析処理に利用する。
- データ処理：HadoopエコシステムのツールであるMapReduce、Hive、Sparkなどを使用してデータ処理と分析を行い、データの集計、統計、探索などが可能です。
- データ可視化：TableauやPowerBIなどのデータ可視化ツールを使用して、処理されたデータを視覚的に表示し、ユーザーがデータ分析結果をより直感的に理解できるよう支援します。
- データセキュリティー：データの統合と分析プロセスで、データのセキュリティを確保するため、アクセス権限の制御や暗号化などの手法を使用してデータの機密性と完全性を保護すべきです。
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