Semaphore
分析基盤だけでは不十分な時代
分析基盤に投資した企業は「知識（ナレッジ）の壁」にぶつかっています。これが発生する理由とセマンティックグラフによる解決策をご紹介。
未来はすでに到来している。ただ満遍なくいきわたっていないだけだ。
ビジョナリーたちはデータアジリティの実現方法を発見し「アクティブなメタデータ」を活用しています。本ブログではそのパターン（方法論）をご紹介します。
ビッグデータ：その後
「ビッグデータがもたらすもの」と「ビジネスユーザーが本当に求めているもの」の違いについて、業界のベテラン、チャック・ホリスが説明します。
ライフサイエンスにおけるメタデータの重要性
ライフサイエンス企業では、データ戦略においてメタデータ管理を優先した場合、「再利用」「抽出」「トラッキング」という3つの大きなアドバンテージが得られます。
その他探索可能なもの
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