BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:風音屋TechTalk #2 『処方箋』著者がBigQueryとSnowfl akeを徹底比較 X-WR-CALNAME:風音屋TechTalk #2 『処方箋』著者がBigQueryとSnowfl akeを徹底比較 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:881548@techplay.jp SUMMARY:風音屋TechTalk #2 『処方箋』著者がBigQueryとSnowflake を徹底比較 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20221221T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20221221T203000 DTSTAMP:20260704T164755Z CREATED:20221114T063841Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/88154 8?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n風音 屋TechTalkは、風音屋（@kazaneya_PR）のクライアントや社 員が気になっているテーマについて有識者から話を聞 いたり、最近の取り組みやテクノロジーについてカジ ュアルに話す勉強会です。\n第2弾となる今回は、BigQuer yとSnowflakeの比較について、データ分析の最前線で得た ノウハウを元に、中立な立場で徹底比較、ディスカッ ションします。\n懇親会では、書籍『実践的データ基 盤への処方箋』の著者3名＋編集者が出版からの1年間 を振り返ります。\n想定参加者\n\nデータ活用を加速さ せたい人\nSnowflakeやBigQueryなど（その他も含めて）デー タウェアハウスの導入を検討している人\nデータアナ リスト、データエンジニア、データマネジメントなど 「データ」の仕事をしている人\n\n参加方法\nGoogleMeetま たはZoomのURLをConnpassイベントの参加登録者に案内しま す。\nタイムテーブル\n\n\n\n時間\n内容\n登壇者\n\n\n\n\n1 9:00\n始めの挨拶\nゆずたそ\n\n\n19:05\nBigQueryとSnowflake徹 底比較\n渡部徹太郎\n\n\n19:35\nディスカッション、Q&A\n 渡部徹太郎＆ゆずたそ\n\n\n19:55\n締めの挨拶\nゆずたそ\ n\n\n20:00\n懇親会、雑談（技術や本の話）\n4人\n\n\n20:30\n 解散\n\n\n\n\nアジェンダ\nBigQueryとSnowflake徹底比較\nデー タ分析が注目され始めた2010年代。世の中はビックデー タというワードで溢れかえっていた。当時ビックデー タといえばHahoopであったが、高価で複雑であった。そ こに彗星の如く現れたBigQuery。安くて使いやすいBigQuery に人々は熱狂した。\nBigQueryの登場により、データ分析 は身近になり、AIブームも相まってデータ分析はます ます活況になる。BigQueryが当たり前になってくると、 人々はこう思い始める。「GCP以外でBigQueryがつかえれ ば良いのに。。。」。そこに現れたのがSnowflake！\n両 雄の対決を見よ！ \n100%ベンダーフリー！データ分析の 現場で得たノウハウを元に、BigQueryとSnowflakeを以下の 観点で比較します。\n\n製品の生い立ち、歴史\nシステ ムアーキテクチャの違いと、そこからわかる得意・不 得意\nシステム管理者から見た使いやすさの違い\nユー ザ目線で見た使い勝手の違い\n\n登壇者\n渡部徹太郎\n@f etarodc\n風音屋アドバイザー。 東京工業大学大学院 情 報理工学研究科にてデータ工学を研究。株式会社野村 総合研究所にて大手証券会社向けのシステム基盤やオ ープンソースミドルウェア全般の技術サポート・シス テム開発に携わる。その後、株式会社リクルートテク ノロジーズに転職し、リクルート全社の横断データ分 析基盤のリーダーを担当。現在は、株式会社MobilityTechn ologies(旧JapanTaxi株式会社)にてMLOpsやデータプラットフ ォームを担当している。著書に「図解即戦力 ビッグデ ータ分析のシステムと開発がこれ1冊でしっかりわかる 教科書」がある。\nゆずたそ\n@yuzutas0\n風音屋の代表。 日本におけるDataOpsの第一人者。慶應義塾大学経済学部 にて計量経済学を専攻。リクルートやメルカリ、ラン サーズでデータ活用を推進。広告配信最適化や営業イ ンセンティブ設計など、データを駆使した業務改善を 得意とする。コミュニティ活動では、DevelopersSummitのコ ンテンツ委員やDataEngineeringStudyのモデレーターを担当 し、データ基盤やダッシュボードの構築について積極 的に情報発信している。著書に『個人開発をはじめよ う! 』『データマネジメントが30分でわかる本』がある 。\n伊藤徹郎\n@tetsuroito\n大学卒業後、大手金融関連企 業にて営業、データベースマーケティングに従事。 そ の後、コンサル・事業会社の双方の立場で、さまざま なデータ分析やサービスグロースに携わる。現在は、 国内最大級の学習支援プラットフォームを提供するEdTe ch企業「Classi(クラッシー)」の開発本部長とデータAI部 部長を兼任し、エンジニア組織を統括している。著書 に「データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編 」「AI・データ分析プロジェクトのすべて」がある。\n 高屋卓也\n@tkaytkuy\n編集者。2002年技術評論社に入社。 販売促進部にて書店／取次などの担当を経て編集部に 異動。主な担当書籍に『効果検証入門』（2020），『Kag gleで勝つデータ分析の技術』（2019），『前処理大全』 （2018），『データサイエンティスト養成読本』などが ある。\n株式会社 風音屋（かざねや）について\n書籍 『実践的データ基盤への処方箋』『データマネジメン トが30分でわかる本』の著者、ゆずたそ（@yuzutas0）が 設立した会社。当面の目標は100社のデータ経営を実現 し、各産業の活性化に貢献すること。データエンジニ ア、データアナリスト、コンサルタントを採用中。入 社2年で自分の著書・訳書を1冊出版し、名実共に1人前 のプロフェッショナルとして成長できる環境を提供。\ n過去の利用技術（一部抜粋）\n\nデータ可視化：Tableau 、Looker、Redash、Metabase、Googleデータポータル (Looker Studi o)、Power BI、Amazon QuickSight\nデータウェアハウス：Snowflak e、GCP BigQuery、Amazon Athena、Amazon Redshift、Azure Synapse\nデ ータ収集・統合：Embulk、trocco、Fivetran、Airbyte、STITCH、A WS Lambda、AWS Glue、Cloud Functions、Cloud Dataflow、Cloud Datastrea m、Azure Data Factory、Azure Functions\nパイプライン管理：dbt Cloud、dataform、Digdag、Airflow、AWS Step Functions、Amazon MVAA、 Cloud Composer\n\nSNS\n\nTwitter（@kazaneya_PR）\n\n採用ページ\nht tps://kazaneya.com/kdec\nカジュアルトーク\n\nデータ経営や データ戦略についてお話しませんか\nKPI設計やデータ 分析、ダッシュボード構築についてお話しませんか\n データエンジニアリングについてお話しませんか\nデ ータマネジメントについてお話しませんか\n\n未経験者 向けの講座\n\n第二新卒が3ヶ月でデータアナリストに 転職できる講座（MENTA）\n第二新卒が3ヶ月でデータエ ンジニアに転職できる講座（MENTA）\n第二新卒が3ヶ月 でデータコンサルタントに転職できる講座（MENTA）\nお 試しプラン（MENTA）\n\n※MENTAの紹介URL経由でアカウン ト登録すると割引クーポンがもらえます。 LOCATION:オンライン URL:https://techplay.jp/event/881548?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR