データ統合

データエンリッチメントは、外部ソースからの価値あるコンテキストを追加して既存のデータを強化します。

データハーモナイゼーションは、異なるソースからのデータを統合し、一貫性と使いやすさを確保するプロセスです。

データオーケストレーションは、さまざまなシステム間でのデータワークフローを調整し、タイムリーで正確なデータ処理を確保することを含みます。

データサイロは、システム間のデータ共有と統合を妨げる孤立したデータリポジトリです。

データ合成は、複数のソースからデータを組み合わせて一貫したデータセットを作成することです。

エンティティ解決は、異なるデータセット間で同じ実世界のエンティティを指すレコードを識別し統合するプロセスです。

ETLは、Extract（抽出）、Transform（変換）、Load（ロード）の略で、データ統合とデータウェアハウジングに使用されるプロセスです。

Folded-in embeddingは、外部知識を効率的にモデルに統合するために機械学習で使用される技術です。

複数ソースのデータは、分析と洞察を向上させるために複数の出所から収集されたデータを指します。

オントロジーマッピングは、異なるオントロジーを整列させ、統合することでデータの相互運用性を促進するプロセスです。