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title: "データフュージョン"
slug: "data-fusion"
category: "data"
updated_at: "2025-12-30"
description: "異なるデータソースを統合する技術。"
tags:
- "データ統合
- 分析"
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## データフュージョンとは？
## 意味・定義
データフュージョンとは、異なるデータソースから得られた情報を統合し、一つのデータセットとして扱う技術です。このプロセスは、センサーやデータベース、IoTデバイスなど、さまざまなデータソースから得られる多様な情報を組み合わせることで、より精度の高い分析や意思決定を可能にします。データフュージョンは、特に複雑なデータ環境で重要な役割を果たします。
## 目的・背景
データフュージョンは、ビジネスや研究の現場で、異なるデータソースからの情報を有効活用するために生まれました。多くの企業では、さまざまな部門やシステムからデータが生成されますが、それらを個別に分析するだけでは、全体像を把握することが難しい場合があります。データフュージョンにより、異なる情報を統合することで、より深い洞察を得ることができ、意思決定の質を向上させることが期待されます。
## 使い方・具体例
- 企業のマーケティングチームが、顧客データと販売データを統合し、ターゲット層の行動を分析することで、効果的なプロモーション戦略を立てる。
- 自動運転車が、複数のセンサーから得た情報を統合して、周囲の状況をリアルタイムで把握し、安全な運転を実現する。
- 医療機関が、患者の診療データと遺伝子情報を統合し、個々の患者に最適な治療法を提案する。
- スマートシティのプロジェクトで、交通データと気象データを統合し、効率的な交通管理を行う。
- 環境研究者が、気候データと生態系データを統合し、環境変化の影響をより正確に評価する。
## 関連用語
試験対策や体系的な理解を目的とする場合、以下の用語もあわせて確認しておくと安心です。
- [データ統合](/data-integration/)
- [ビッグデータ](/big-data/)
- [データマイニング](/data-mining/)
- [データウェアハウス](/data-warehouse/)
- [ETL](/etl/)
## まとめ
- データフュージョンは異なるデータソースを統合する技術です。
- この技術は、全体像を把握しやすくするために重要です。
- 様々な業務シーンでの活用が期待されており、価値ある洞察を提供します。
## 現場メモ
データフュージョンを導入する際は、データの整合性や品質が重要な課題となります。異なるデータソースから得られる情報が一貫していない場合、統合後のデータの信頼性が損なわれるため、事前にデータクレンジングや標準化を行う必要があります。また、プロジェクトの初期段階で関係者間の合意形成を図ることが成功の鍵となります。データ融合
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