こんにちは！　開発部の手塚（ @tzone99 ）です。普段は社内ERPシステムの開発をしながらその周辺の業務ツールの制作を担当しています。こちらの記事ではGoogle Apps Script(GAS)を使ってアパレル商品の検品結果を登録するツールを作る中でポイントとなった部分を共有します。 使い慣れたGoogleのサービスをGASで連携させてお手軽にサーバーレスなアプリケーションを作りたい、という方の参考になればと思います。 背景 一般的な製造/物流業と同様、ZOZOでも倉庫で保管するアパレル商品にサイ

みなさんこんにちは。フジサワです。 前回の記事 でお伝えしていたElasticsearchの検証がひと段落しましたので、検証結果をレポートいたします。 連載目次 『全文検索 〜 Elasticsearchとデータ匿名化手法』 『全文検索の探求 Elasticsearch(1) 』: プロジェクト方針およびElasticsearch概要 大量データを検索するサービスでElasticsearchはRDBの代替候補になりうるか？(Elasticsearch vs pg_bigm)』 ←今読んでいる記事 データ匿

こんにちは。カート・決済チームの濱砂です。 今回はZOZOTOWNのサーバーサイドの監視方法や取り組みについて紹介します。 はじめに 監視の課題 1. 可視化 2. アラートの検知 3. エラーの管理 改善後 1. Datadogで可視化 Sample Script DSL DatadogのDashboard 2. DatadogとPagerDutyでエラー検知 DatadogのSlack通知 DatadogのAlertの設定 PagerDutyのスケジュール設定 3. Sentryでエラーの管理 Sam

こんにちは。最近、体型維持の目的で筋トレを始めたbadaikiです。 先日、業務で PostgreSQL のテーブルサイズを調査することがあり、 PostgreSQL の仕様の理解が不足していると実感しました。今回はそのことについて備忘録的に書いていこうと思います。 はじめに PostgreSQLのデータサイズの持ち方 概要 TOASTテーブル 実際に取得してみる システムカタログ 取得手順 おわりに 参考 はじめに 冒頭にも記載しましたが、業務で PostgreSQL のテーブルサイズを調査する機会があ

こんにちは。delyインターンのしょーといいます。 データサイエンスチームで1ヶ月間インターンさせていただきました。 本記事では、インターンで行なってきた事柄を紹介していきます。 目次 目次 １. コホート分析 分析手法 結果 ２. アプリダウンロード数の推移 分析手法 結果 ３. 動画視聴予測モデル作成 基礎となるデータフレームに至るまで 学習 精度向上に向けて このモデルを利用した機能提案 ４. データサイエンスチームの取り組みに参加した 成果報告会を行なった 終わりに １. コホート分析 レシピ詳細

こんにちは！DBAを目指しているエンジニアの高嶋（@__1016t）です。 当社でダッシュボードツールである「Redash」を導入するときに課題となったこと、 それをどのように解決したのかを書きたいと思います。 Redash導入の背景と目的 ウエディングパークでは施策を考えたり、効果検証をするときのデータを 都度SQLを書いて抽出しています。 データの抽出はエンジニアが行うことになっているので、 ディレクターに必要な項目、抽出する条件をまとめて依頼をしてもらい、 担当エンジニアがヒアリングしながらSQLを

はじめに こんにちは。データサイエンスチームのsakura ( @818uuu ) です。 クラシルの検索改善を担当しています。 データサイエンスチームでは今月 Presto勉強会 を毎日行っていました。 本記事ではその取り組みをご紹介しようと思います。 Prestoとは Prestoとは、Amazon Athenaで使用されている分散SQLエンジンのことを指します。 ※本勉強会ではPrestoで動く「SQL記法」を勉強しています。 概要 Presto勉強会の概要です。 [内容] Prestoの公式ドキュ

みなさんこんにちは。フジサワです。今回は、 前回の記事 でご紹介いたしました、「 開 （ か ） 発の 未 （ み ） 来に 先 （ せん ） 手をうつプロジェクト（通称：かみせんプロジェクト）」についての途中経過をレポートさせていただきます。 今年度のかみせんプロジェクトでは、大きく以下の２つのテーマ Elasticsearch データ匿名化手法 について検証を進めており、本記事ではElasticsearchの検証について記載いたします。 連載目次 『全文検索 〜 Elasticsearchとデータ匿名

こんにちは。音声UIの開発を担当している武田です。Alexaのスキル「 コーデ相談 by WEAR 」はスキルの応答から分析まで、ほぼ全てAmazon Web Services（以下、AWS）のみを使って構成されています。今回は処理の種類ごとにAWSの構成の内容を、 CloudFormation のコードとともに紹介していきます。 ユーザーに応答を返す AWS Lambda Amazon DynamoDB Amazon CloudWatch Amazon S3 CloudFormation 問題があった時

スマートキャンプでマーケターをしている佐々木です。 最近は自販機でペットボトルを購入することにハマっています。 私は弊社の運営する資料請求サイト「ボクシル」のマッチング最適化を生業として生きているのですが、追うべきKPI・可視化したデータの共有にはスプレッドシートを好んで使っています。 SQLで取り出したデータであればRe:dashで共有するのがライトなのですが、 SQLでとってきたもの以外のデータを上手く組み合わせられない 様々なアレルギー反応を起こす人がいる（英語UIがダメな人、クエリ見ると卒倒しちゃ

はじめに こんにちは。データサイエンス部の平田です。 一休でのデータ分析はJupyter NotebookやJupyter Labを用いてDWHにアクセスして行われることが多いですが、サービスそのものと分析環境が乖離していることにより、分析結果を継続的にサービスに取り込むのが難しい状況でした。 また、マーケティング部の方々がJupyterを使用して分析した結果に基づいて継続的に施策を行おうとしても、Airflowに組み込む際のエンジニアの負担はそこそこありますし、修正するたびに依頼をしなければならないなど

はじめに こんにちは。開発本部の阪本です。 今回は私が社内勉強会(TechLunch)にて Amazon Redshift(以下 Redshift)についてお話した内容を紹介させていただきます。 Redshift とは 概要 Redshift とは AWS サービスが提供しているデータウェアハウスで、高可用/高パフォーマンス/柔軟なスケーラビリティを実現しているのが特徴です。 競合としては BigQuery や Hadoop 、また同じ AWS サービスでは Amazon Athena も同様の位置付けに

はじめに こんにちは。開発本部の阪本です。 今回は私が社内勉強会(TechLunch)にて Amazon Redshift(以下 Redshift)についてお話した内容を紹介させていただきます。 Redshift とは 概要 Redshift とは AWS サービスが提供しているデータウェアハウスで、高可用/高パフォーマンス/柔軟なスケーラビリティを実現しているのが特徴です。 競合としては BigQuery や Hadoop 、また同じ AWS サービスでは Amazon Athena も同様の位置付けに

はじめに こんにちは。開発本部の阪本です。 今回は私が社内勉強会(TechLunch)にて Amazon Redshift(以下 Redshift)についてお話した内容を紹介させていただきます。 Redshift とは 概要 Redshift とは AWS サービスが提供しているデータウェアハウスで、高可用/高パフォーマンス/柔軟なスケーラビリティを実現しているのが特徴です。 競合としては BigQuery や Hadoop 、また同じ AWS サービスでは Amazon Athena も同様の位置付けに

はじめに こんにちは。開発本部の阪本です。 今回は私が社内勉強会(TechLunch)にて Amazon Redshift(以下 Redshift)についてお話した内容を紹介させていただきます。 Redshift とは 概要 Redshift とは AWS サービスが提供しているデータウェアハウスで、高可用/高パフォーマンス/柔軟なスケーラビリティを実現しているのが特徴です。 競合としては BigQuery や Hadoop 、また同じ AWS サービスでは Amazon Athena も同様の位置付けに