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本記事は 2024 年 12 月 4 日 に公開された「 Use open table format libraries on AWS Glue 5.0 for Apache Spark 」を翻訳したものです。 オープンテーブルフォーマットは、急速に進化するビッグデータ管理の領域で台頭しており、データストレージと分析の状況を根本的に変えています。Apache Iceberg、Apache Hudi、Delta Lake に代表されるこれらのフォーマットは、柔軟性、パフォーマンス、ガバナンス機能の高度な組み

本記事は 2024 年 12 月 3 日 に公開された「 Introducing AWS Glue Data Catalog automation for table statistics collection for improved query performance on Amazon Redshift and Amazon Athena 」を翻訳したものです。 AWS Glue Data Catalog で、新しいテーブルの統計情報を自動的に生成できるようになりました。これらの統計情報は Amaz

本記事は 2024 年 7 月 9 日 に公開された「 Accelerate query performance with Apache Iceberg statistics on the AWS Glue Data Catalog 」を翻訳したものです。 2024 年 8 月: この記事は Amazon Athena のサポートについて更新されました。 本日、 AWS Glue Data Catalog の新機能として、Apache Iceberg テーブルのカラムレベル集計統計情報を生成してクエリを高

この記事は「ビギナーズ Advent Calendar 2025」の22日目の記事です。 1. はじめに 2025年11月28日、東京・Toda Hall & Conference Tokyo にて 「GitLab Epic Tour Japan 2025 〜AI駆動ソフトウェア開発の攻めと守り〜」 が開催されました。GitLab合同会社が主催する本イベントは、AI の進展によって大きく変わりつつあるソフトウェア開発・運用・セキュリティの未来像を探ることを目的としたもので、約300名のエンジニアや

はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストをしております @shosuke_kondo です。 本記事では、DataRobotのデータと会話するエージェントの構築機能を利用し、「携帯キャリアのクロスセル・アップセル分析」の仮想事例をご紹介します。 DataRobotとは DataRobot社は、人工知能（AI）に対するユニークなコラボレーション型のアプローチであるバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 https://www.datarobot.com/jp/ DataRobotは、ビ

本記事では、Snowflakeオブジェクトの所有者（OWNERSHIP）権限について、仕様の理解と、どうロールに所有者権限を付与すると設計がしやすいかをテーマに、筆者の理解と経験をもとに整理しました。 結論から言うと、所有者権限には「オブジェクトの変更・削除・権限管理を行う権限」だけでなく、「所有者権限を持つロールの権限で処理を実行する」という仕様があり、所有者権限を管理者用ロールに集約すると権限管理が行いやすいことが多いです。 すでに上記の設計をしている方も多いと思いますが、Snowflakeの「所有者

この記事は、「 Snowflakers Advent Calendar 第11日目 」です。 2025年11月28日にSnowVillage＆みん強コラボ企画として、「ここがヘンだよ！？ Snowflake 〜 みんなが考えた最強のデータ基盤には、なんでSnowflakeが多いのか？」が開催されました。 こちらのイベントで「見た目インフルエンサー、中身はSRE集団が作る要塞　〜SnowflakeのSLA真面目すぎ問題〜」というタイトルで登壇をしてきました。司会やイベントの企画・運営もやらせていただき、とに

本記事は 2025 年 11 月 26 日 に公開された「 Introducing catalog federation for Apache Iceberg tables in the AWS Glue Data Catalog | AWS Big Data Blog 」を翻訳したものです。 Apache Iceberg は、大規模で堅牢かつ信頼性の高い分析を求める組織にとって、オープンテーブルフォーマットの標準的な選択肢となっています。しかし、企業は異なるカタログシステムを持つ複雑なマルチベンダー環境

この記事は、「Snowflakers Advent Calendar 第8日目」です。 本日（2025年12月8日）に、Snowflake IntelligenceがGAになったことを記念して、改めて、Snowflake Intelligenceや周囲の技術トレンドや我々の提供価値について考えてみました。 Snowflake 新機能の変遷 我々のチームでは、Snowflakeの多くの機能を評価・検証・導入を様々なお客様にしてきました。もともと、Snowflakeは、従来のデータウェアハウスの課題を解決する

はじめに この記事は Snowflakers Advent Calendar 2025 の5日目です。 2025年11月6日に dbt Projects on Snowflake が GA されました。 リリースノート: Nov 06, 2025: dbt Projects on Snowflake (General availability) | Snowflake Documentation dbt Projects on Snowflake は2025年6月の Snowflake Summit で発

本記事は 2025 年 11 月 20 日に公開された “ Accelerating data modeling accuracy with the Amazon DynamoDB Data Model Validation Tool ” を翻訳したものです。 Introducing the Amazon DynamoDB data modeling MCP tool では、 Amazon DynamoDB Model Context Protocol (MCP) サーバー を発表しました。これは、Dyn

1. はじめに Snowflake では近年、Iceberg Tablesや外部テーブル連携などオープンテーブルフォーマットへの対応が急速に拡張されています。その中で、Snowflake Innovation Team（SIT）が公開しているツールセット Emerging Solutions Toolboxは、実験的・実用的なユーティリティが多く、Snowflake技術者としては是非触っておきたい内容になっています。 今回はその中でも Helper Iceberg Migrator を実際に使い、Snow

ミイダスと聞くと、「ミスマッチのない採用」をイメージされる方が多いかもしれません。 しかしいま、ミイダスは“採用サービス”から一歩先へ進もうとしています。 テクノロジーとサイエンス、そしてAIの力を掛け合わせることで、 採用だけでなく、定着・育成・研修・勤怠などといった「人事のライフサイクル全体」を支えるプラットフォームへ進化していく。 それが、現在ミイダスが見据えている未来です。

本記事は Kiroweeeeeeek in Japan ( X: #kiroweeeeeeek ) の第 10 日目です。GitLab 合同会社 小松原様に寄稿いただきました。 はじめに：開発が速すぎる時代の新しい課題 Kiro の登場により、ソフトウェア開発は劇的に加速しました。チャットで要望を伝えるだけで、あっという間に仕様書が生成され、コードが書かれる。開発者にとっては夢のようなツールです。 しかし、この「速すぎる開発」は、特に日本の開発現場において新たな課題を生み出しています。 それは、発注元と開