「ビッグデータ」に関連する技術ブログ

企業やコミュニティが発信する「ビッグデータ」に関連する技術ブログの一覧です。

分析基盤BIツールにQuickSightを選んだ理由

医療・介護・ヘルスケア・シニアライフの4つの領域で高齢社会に適した情報インフラを構築している株式会社エス・エム・エスのAnalytics&Innovation推進部( 以下、A&I推進部)でデータ分析基盤開発を担当している長谷川です。 A&I推進部はエス・エム・エス社内のデータを横断的に収集し、データの分析や加工から、データに基づく施策までを行う部門で、現在は介

LuupのSREチーム紹介

こんにちは。Luup Developers Blog編集部の堀内 (@shinya_h) です。 この記事では弊社SREチームの役割や達成したいこと (ゴール) を紹介します。本記事を通じて弊社のSREチームの様子を少しでもお伝えできると嬉しいです。 なお、SREとはサイト・リライアビリティ・エンジニアリング (Site Reliability Engineering) の略称です。Google社が提唱、実践しているシステム管理とサービス運用の

LuupのSREチーム紹介

こんにちは。Luup Developers Blog編集部の堀内 (@shinya_h) です。 この記事では弊社SREチームの役割や達成したいこと (ゴール) を紹介します。本記事を通じて弊社のSREチームの様子を少しでもお伝えできると嬉しいです。 なお、SREとはサイト・リライアビリティ・エンジニアリング (Site Reliability Engineering) の略称です。Google社が提唱、実践しているシステム管理とサービス運用の

AIは「善」か、それとも「悪」か。倫理と進歩の境界線

AIは「善」か、それとも「悪」か。倫理と進歩の境界線 2022.7.21 監 修 株式会社Laboro.AI マーケティング・ディレクター 和田 崇 概 要 “AI” と画像検索すると、表示結果に並ぶのは白い顔のヒューマノイドたち。また、オバマ前米大統領のぼやけた顔画像をアルゴリズムに投入し高解像度画像に再現した結果、白人男性の顔になってしまった…など、 AI のバイアスを

詳説!ノーコードでつくる生産管理アプリ

こんにちは! ユニフィニティーの曽良です。 DXの必要性が叫ばれ業務基盤の移行が進む中、いわゆる第三のプラットフォーム(モバイル、クラウド、ソーシャル、ビッグデータ)上のアプリを作成できる、さまざまなノーコードツールが誕 […]

DynamoDBからS3へApache Hudiを使って同期してみた

KAKEHASHI でバックエンドエンジニアをしている横田です。 今回は、OLTP から OLAP へのデータ同期処理で、気になった技術を使ってみました。 背景・目的 DynamoDB のデータを S3 に日次で同期する必要がありました プロダクトで作っているデータをどうやって データレイク(S3) に持って来るのか?は難しい問題です データ量がそこまで多くない場合は、 DynamoDB Export を使って、

Vertex Feature Storeの機械学習システムへの導入

こんにちは、データシステム部推薦基盤ブロックの寺崎( @f6wbl6 )です。現在、推薦基盤ブロックではデータサイエンス部MLOpsブロックのメンバーと協力しながらMLOps基盤の構築を進めています。本記事ではMLOps基盤構築の一環として進めている Vertex Feature Store の機械学習システムへの導入に関する知見およびVertex Feature Storeを導入する上での制限や課題をご紹介します。 M

”エンジニアのキャリア分岐点”その時どうする? マネジメントで見える世界とエンジニアとしての生存戦略 - 後半(2/2)

2021年12月22日に「 TECH Street 」主催で開催された「”エンジニアのキャリア分岐点”その時どうする? マネジメントで見える世界とエンジニアとしての生存戦略」にて、ミイダスCTOの大谷が登壇しました。 本イベントでは、イベントのパネラーである株式会社LIGの久松さん、パーソルキャリア株式会社の岡本さんと一緒に弊社のCTO大谷が「キャリアの分岐点に立った時の話

需要予測AIよ、需要は予測するものでなく作るものだ。

需要予測AIよ、需要は予測するものでなく作るものだ。 2022.3.6 株式会社Laboro.AI マーケティング・ディレクター 和田 崇 概 要 大量データを分析を得意とするAI。そのホットな活用分野として注目されるのが需要予測です。人間には難しいビッグデータの解析も、AIであれば高速に処理し、企業の利益に結びつくような予測もたしかに可能になるかもしれません。ですが

ZOZO Researchと同志社大学の共同研究 〜研究の際に配慮した点と研究成果の紹介〜

こんにちは。 株式会社ZOZO NEXT にある ZOZO Research のApplied MLチーム所属の後藤です。社内の様々な課題を機械学習を活用して解決する仕事に取り組んでいます。 弊社(当時は株式会社ZOZOテクノロジーズ)では2019年1月より、ZOZO Researchと同志社大学 桂井研究室の共同研究を開始しました。本記事では、共同研究を行う際のポイントと、その成果を紹介します。 目次 目次 は

産業別 AI導入事例 コラムダイジェスト

産業別 AI導入事例 コラムダイジェスト 2021.10.12 概 要 第三時AIブームに突入したと言われる近年、AI技術の活用が多くの産業で見られるようになってきました。DX実現の主要技術しても位置付けられるAIですが、具体的には各産業でどのような活用が進められているのでしょうか。これまで当コラムコーナーでは数多くのAI導入・活用事例を産業ごとに紹介していきました

ウエディングパークの「エンジニアマネージャー」のしごと

ウエディングパークのメディア運営チームでマネージャーをしている小山です。 この記事では私の経験からウエディングパークのマネージャーの仕事ややりがい、大切にしていることを主に学生の方に向けて紹介したいと思います! プロフィール 2014年に新卒エンジニア2期生としてウエディングパークに入社し、サーバーサイドエンジニアとして「Wedding Park」の広告商品

線路は続く、未来へと。鉄道業界のAI活用

線路は続く、未来へと。鉄道業界のAI活用 2021.9.5 概 要 一見、IT技術やデジタル技術との関わりが薄いと思われがちな鉄道業界ですが、実は、人々の行動履歴をはじめとしたデータの宝庫であることが言われてます。近年、鉄道利用者の安全性・利便性の向上やマーケティング利用、抜本的なコスト削減など、膨大なビッグデータをベースとしたAI活用がさまざまな形で進

つなげ。保険、AI、インシュアテック

つなげ。保険、AI、インシュアテック 2021.8.29 概 要 保険業界にAI活用の大きな波が訪れています。例えば、ビッグデータ解析を基にした細かな保険商品の開発や、ユーザーの満足度向上の取り組み、また、保険業務に関わるバックオフィス業務をAIで自動化するなどの活用も広がっています。今回のコラムでは、保険とテクノロジーを組み合わせた「インシュアテック」

いのち守るためのAI。医療現場へのAI導入の壁

いのち守るためのAI。医療現場へのAI導入の壁 2021.8.15 概 要 その活用方法が模索されつつ、さまざまな分野で導入が進むAI。その中でも、とくに“精度高く”導入が進むのが医療のです。“精度高く”というのは、やはり医療現場が人の命を扱うことに起因しているためです。今回のコラムでは、医療現場へのAI導入を目指す方に向け、その活用事例やメリット、導入する
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