はじめに 課題感・背景 使用しているBIツールについて BIツールの使用ボリューム感について やったこと：概要 やったこと：詳細 referenced tableにテーブル名ではなくdbtモデル名が入るようにしたことについて 各種アウトプットの公開設定をmeta情報として付与する方針としたことについて tagを追加してexposureの検索性を向上させたこと exposureのnameにシートとダッシュボードのタイトルを反映する方針にしたこと 今後の発展 保守運用の設計 カラムレベルリネージュ ✖️ ex

こんにちは。ヤフー広告でデータエンジニアをしている長峯です。 LINEヤフー株式会社では、Yahoo! JAPANと関連企業が所有するデータを活用することでお客様のマーケティング課題の発見と解決を実現...

はじめに こんにちは、技術広報の菊池です。 セキュリティの確保は技術的な課題にとどまらず、お客様の満足、さらには企業の存続に直結する重要なトピックスです。 私たち SaaS 企業も例外なく、常に変化する脅威にさらされており、日夜対策のアップデートが求められますので、 私も自身の理解を深めるためにキーワードと各分野の歴史をまとめてみました。 本記事で取り上げるセキュリティ主要７分野では、新しい技術の登場と共に、新たな脅威が絶えず発生し、その対策の進歩も伺えました。 今回は、アプリケーション、ネットワーク、エ

​データ分析基盤グループでデータエンジニアをしている平川です。 DataVaultに関する記事の第3回目となります。 第3回の記事は、DataVaultモデリングをしている際に困った状態の対処方法についてまとめていきます 第1回: DataVaultってなに？どんな特徴があるの? 第2回: automate_dvを使ってDataVaultモデリングの中心となるテーブルを作ってみてわかったこと　 第3回: BusinessVault、発展的なSatelliteテーブルやキーがNullだった場合の対処方法につ

エッジAIの活用に必要な、二つのデザイン 2022.3.20公開　2024.3.6更新 概　要 さまざまな産業での導入が活発になっているAI。ニュースや日常シーンでもその言葉を耳にする機会が多くなりました。AIの新たな在り方の一つとして近年注目が集まっているのが、デバイス側にAI機能を搭載した「エッジAI」です。このエッジAIをうまく導入・活用するためには、「二つのデザイン」ができるかが重要なポイントになります。エッジAIの概要やメリット・デメリット、活用事例の紹介をしつつ、二つのデザインについて考えてい

Amazon QuickSight はAWSが提供するクラウドネイティブの統合型BIサービスです。サーバーレスのため、運用管理の負担が少ないだけでなく、ビジネスユーザーがデータから多くのインサイトを得られる機能を提供しています。このたび銀行業界向けのサンプルダッシュボードを DemoCentral 上に公開しましたので、本ブログにて使い方の解説をいたします。 組織内でデータ利活用を推進するためには、各種ツールの使い方に加え、どのような可視化を行えばよりよいインサイトにつながるかについての理解も重要です。本

このブログシリーズの冒頭で、 パート１ ではビジネスアナリティクス（BA）の基礎と、それが企業にとってなぜ重要なのかを探りました。続く パート２ では、BA、ビジネスインテリジェンス（BI）、および予測分析（PA）の目的と役割の違いについて深く掘り下げ、これらの分析手法が企業の意思決定と業務最適化にどのように貢献するかを解説しました。今回、パート３では、ビジネスアナリティクスを成功させる鍵となる人材と、データドリブンな意思決定を文化として組織に根付かせる方法に焦点を当てます。 デジタルトランスフォーメーシ

このビジネスアナリティクスに関する ブログシリーズのパート1 は、ビジネスアナリティクス（BA）の基本概念とその重要性について解説しました。今回のパート2では、BAと密接に連携しつつ、企業のデータ利活用を強化するビジネスインテリジェンス（BI）と予測分析・データサイエンスの相互関係に焦点を当てます。これらの手法は、企業がデータに基づく意思決定を行う上で重要な役割を果たし、相互に補完し合いますが、それぞれのアプローチと目的には違いがあり、この違いを理解し、目的に応じて適切な手法を選択することが、効果的なデー

答えのない、マーケティング×AIの世界への挑戦 2021.10.5公開　2024.3.1更新 株式会社Laboro.AI　マーケティング部長　和田 崇 概　要 製品、価格、流通、広告––。「マーケティング」という概念は非常に広い領域を指し、対象範囲は多岐にわたります。顧客の体験価値を高めるために行われるあらゆるマーケティング活動に対して、AIはどのように活用できる可能性を持っているのでしょうか。マーケティング領域におけるAI活用について、マーケティングの基礎知識も交え、その現状と未来を探ります。 目　次

本記事は、Microsoft Ignite に現地イベントに参加した出張記の（後編）です。シアトル市内での体験や Microsoft Ignite での経験についてお話しします。 前編はコチラです。

こんにちは！タイミーのデータアナリストの@ yuya です。 2020年に スマホ ゲームを運用する企業へ新卒入社をし、イベントプランナー兼データアナリストとして活動。2社目に ECサイト を運用する企業でデータアナリストとして従事した後、2023年3月に3社目となるタイミーへ入社しました。入社からちょうど1年が経ったので、タイミーでのデータアナリストとしての働き方をこれまで自分が所属した企業と比較して、どうだったかについて振り返りたいと思います。 タイミーでの役割 まずは、私がタイミーでどのような役割を

! 本記事は、Google Cloud（旧 Google Cloud Platform、以下「GCP」）を使い始めたばかりの初心者を対象にしています。 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山です。 クラウドエース データソリューション部とは？ 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

1. 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所属の泉澤です。 クラウドエースのITエンジニアリングを担うシステム統括部の中で、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。 データソリューション部では活動の一環として、毎週 Google Cloud の新規リリースを調査・発表し、データ領域のプロダクトのキャッチアップをしています。その中でも重要と考えるリリースを本ページ含め記事として公開しています。 今回紹

「私のワークロードは “Well-Architected” だと言えますか？私のチームはクラウドのベストプラクティスに従っていますか？他のお客様はソリューション X をどのように実装していますか？サービス Y を構成する最適な方法は何ですか？」 これらは、お客様のアーキテクチャが AWS のベストプラクティスに沿っているかどうかを検証したいというお客様から普段いただく質問の例です。その答えの内容はお客様の技術ドメインの種類によって異なりますが、一般的にお客様が従う確立された設計原則があり、これらに従うこと

こんにちは。SCSKのふくちーぬです。 前回、Amazon Data Firehose を利用して、Amazon CloudWatch Logs のログを Amazon S3 に転送する手法をご紹介しました。こちらの記事を読んでいない方は、是非ご一読ください。 Amazon CloudWatch Logs を Amazon Data Firehose のみ利用して、解凍処理して Amazon S3 に転送する [Amazon Data Firehose + AWS Lambda + Amazon Clou