はじめに 背景 業務フロー 1. 分析の準備 KPIとログの設計 A/Bテストによる効果検証の準備 2. データの準備 エンジニアリング目線も加味しつつログ設計を最適化出来る データのニーズの変化に臨機応変に対応できる 3. データの分析 終わりに はじめに DELISH KITCHENでデータサイエンティストをやっている山西です。 今回は「データサイエンティストとしてプロダクト開発プロジェクトに積極関与した経験談」をお送りします。 背景 DELISH KITCHENをはじめとするプロダクトの開発/改善は

こんにちは！SCSKの江木です。 先日、Dialogflow CXのAgentからのテストケース作成を自動化していて、「あるフォルダにファイルがアップロードされたら起動するCloud Functionsを作りたい」とふと思いました。（テストケース作成自動化について知りたい方は以下のブログを参照ください。） Dialogflow CX Agentからの単体テストケース作成を自動化してみる 今回はテストケース作成の時間を削減すべく、グラフ理論を使って、単体テストケース作成を自動化する方法を実装してみました。こ

はじめに こんにちは、クラウドエース データソリューション部の松本です。 普段はデータ基盤や機械学習システムの構築を行なっており、Google Cloud 認定トレーナーとしてトレーニング提供もしています。 クラウドエース データソリューション部 について クラウドエースのITエンジニアリングを担う システム開発統括部 の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのが データソリューション部 です。 弊社では、新たに仲間に加わってくださる方を募集して

G-gen の堂原です。当記事では、Google Cloud Next Tokyo '24 セッション「 プロジェクト間での分析を可能にした高セキュリティな企業データ分析基盤の構築と生成 AI の活用 」に関する速報レポートをお届けします。 他の Google Cloud Next Tokyo '24 関連記事は Google Cloud Next Tokyo '24 の記事一覧 からご覧いただけます。 概要 事業紹介 初期の課題とアプローチ 企業データ分析基盤 生成 AI の活用 関連記事 概要 本セッ

はじめに

予想されていたとおり、 AWS Summit ニューヨーク では、たくさんのエキサイティングなリリースやアップデートが発表されました。 AWS Summit ニューヨーク 2024 年注目の発表 のハイライトをご覧ください。 私の同僚で、AWS ニュースブログのライター仲間でもある Veliswa Boya と Sébastien Stormacq は、先週 AWS Community Day カメルーン に出席しました。クラウドテクノロジーについて積極的に学び、意見交換を楽しむ素晴らしい専門家、メンター

本記事は 2019年9月9日に公開された ”How to Create a Data-Driven Culture” を翻訳したものです。 「もしデータがあるなら、データを見ましょう。もし皆さんに意見しかないのなら、私の意見に従ってください。」 ― ジム・バークスデール データドリブンな企業について語られるとき、多くの場合、ツールやビッグデータ、データの蓄積/加工/分析をより迅速かつ安価にした技術の進歩に重点が置かれています。これらは全て重要ではありますが、データドリブンカルチャーを企業全体で構築すること

7月9日、 re: Invent 2023 からプレビュー版として 提供されていた新しい AWS Graviton4 ベースの Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) R8g インスタンスが一般公開されたことをお知らせします。AWS は、150 種類以上の AWS Graviton 搭載の Amazon EC2 インスタンスタイプを世界中で大規模に提供し、200 万個以上の Graviton プロセッサを構築してきました。また、5 万社を超えるお客様が AWS

こんにちは。SCSK 稲葉・川原・間世田です。 6月20日と21日に幕張メッセで開催された「 AWS Summit Japan 2024 」に参加してきました！本イベントは、日本最大のAWSに関する学びの場であり、2日間にわたってさまざまなセッションや展示が行われました。 私たち3名で各セッションやブースを回りましたので、その感想やレポートを共有したいと思います。 イベント概要 AWS Summit Japan 2024は、日本最大の“AWS を学ぶイベント”として、多彩なプログラムが用意されていました。

こんにちは、中嶋です！ 先日の2024年6月28日〜29日に開催されたファインディ株式会社が主催する開発者生産性カンファレンス 2024に参加してきたので、本記事では参加したセッションの中で印象に残ったところや全体を通しての感想などをお伝えできればと思います！ 会場の様子 参加したセッションの感想 価値創造と開発生産性 開発組織の生産性を加速させる: 継続的価値提供を実現する文化と仕組み アーキテクチャレベルで考える開発生産性 開発生産性の観点から考える自動テスト まとめ おまけ 巨大ガチャ 懇親会 会場

はじめに こんにちは！ Nowcast (株式会社ナウキャスト, Finatextグループ)でデータエンジニアをしているマサ(Masahiro Fukui, Linkedin )と申します。求人広告データやクレジットカードの決済データをはじめとする様々なデータを処理するパイプラインとデータプロダクトの開発に携わってきました。 HRog賃金Now : 求人広告から作成される募集賃金指数や求人数指数 JCB消費NOW : クレジット決済データから作成される消費動向指数 弊社のデータ基盤の構成要素はSnowfl

init_mathjax = function() { if (window.MathJax) { // MathJax loaded MathJax.Hub.Config({ TeX: { equationNumbers: { autoNumber: "AMS", useLabelIds: true } }, tex2jax: { inlineMath: [ ['$','$'], ["\\(","\\)"] ], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ],

概要 ベクトル検索データベースを利用するにあたり、 PostgreSQL + pgvector は有力な選択肢の1つに挙げられると思います。 pgvectorがサポートするインデックスアルゴリズムは一般的で信頼性の高いものですが、近似最近傍探索アルゴリズムは近年でも新しい手法の提案が頻繁に行われている分野であり、そういった新手法をPostgreSQL向けに実装した野心的な拡張機能も存在します。 本稿は、新しいベクトル検索用拡張のひとつである VectorChord の紹介と、簡単な性能検証を試みるものです

企業はリアルタイムでデータをキャプチャして分析するために、Apache Kafka と Amazon Managed Streaming for Apache Kafka(Amazon MSK) を採用しています。 Amazon MSK は、Kafka のインフラ管理の専門知識や Apache Kafka を自分で設定して実行することに伴う複雑なオーバーヘッドへの対処なしに、Apache Kafka 上で本番アプリケーションを構築および実行できるよう支援します。 リリース当初から、Apache Kafka

セキュリティは私たちにとっての最優先事項であり、お客様にとっても重要な関心事となります。一方、セキュリティのコントロール（管理策）が妥当性をもって評価されなければ、不要な管理策の導入や、ビジネスの進展の妨げとなる場合もあります。本Blogでは、医療のビッグデータ活用をうながす 「医療分野の研究開発に資するための匿名加工医療情報に関する法律（次世代医療基盤法）」 の認定を参考として、セキュリティ責任共有モデルに基づく、管理策の在り方をお伝えいたします。 次世代医療基盤法の概要と認定事業者の責務 次世代医療基