stonewhitener
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1 year ago データサイエンス
- データから洞察のパイプライン: データサイエンティストは 80-90% の時間をデータパイプラインの構築に費やしている．データベースコミュニティは，データパイプラインを構築するためのシンプルで効率的なツールを開発する必要がある．
- データの文脈の来歴: データサイエンティストはデータの正確性や完全性，新鮮さ，信頼性が結果に与える影響を理解しなければいけないが，これはなかなか難しい．データベースコミュニティはこの問題に取り組んでいるが，よりスケーラブルな手法を開発する必要がある．
- スケーラブルなデータ探査: データ量は日々増大し続けている．低遅延でスケーラブルなデータ可視化技術が必要である．
- 宣言的プログラミング
- メタデータ管理
データガバナンス
- データ利用のポリシー
- データプライバシー
- 倫理的なデータサイエンス
クラウドデータサービス
- サーバーレスサービス
- ディスアグリゲーション: コンピュート・ストレージ分離によりそれぞれをスケールさせることができる．データベース研究者は，分離アーキテクチャに適した OLTP/OLAP ワークロードの原則的なソリューションを開発する必要がある．
- マルチテナンシー
- エッジ・クラウド
- ハイブリッドクラウド・マルチクラウド
- オートチューニング
- SaaS クラウドデータベースアプリケーション
データベースエンジン
- 異種コンピューティング:
References
Summary
DB研究者が今後の研究の方向性を議論するSeattle会議の報告．データサイエンスのコミュニティと連携して効率的なデータパイプラインを実現する必要がある，HWトレンドや価格付けの変化を踏まえてクラウド向けのDBアーキテクチャを再考する必要がある，など．