「データ分析」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「データ分析」に関連する技術ブログの一覧です。
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AWS サービスを活用したセキュアでレジリエントなグローバル OT/IT ネットワーク構築
2024/12/18
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この記事は、「 Use AWS services to build secure, resilient, and global OT and IT networks 」を翻訳したものです。 エネルギー企業は事業領域において多数の制御・運用技術 (OT)、情報技術 (IT)、および OT 資産を展開しています。SCADA (監視制御および データ収集) システム、OPC UA サーバー、PLC、IoT デバイス、ヒストリアンなどは、AWS のエネルギー業界のお客さまが利用している最も著名な
Amazon QuickSight の生成 AI アシスタンスを使用して小売データを分析する
2024/12/17
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Amazon QuickSight は AWS が提供するクラウドネイティブの統合型 Business Intelligence(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。Amazon QuickSight は継続的に機能強化を続けており、2024年4月には、生成 BI 機能である Amazon Q in QuickSight が一般提供が開始されました。
2024 Accelerate State of DevOps Report 概説#1 『"LeanとDevOpsの科学"の「科学」とは何か？』
2024/12/17
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2024年10月23日、2024 DORA Accelerate State of DevOps Report、通称DORA Reportが公開されました。 2024 DORA Accelerate State of DevOps Report 表紙 このレポートは、ソフトウェア開発における運用と実践について、科学的な手法で調査・分析した結果をまとめたものです。 私は毎年このレポートを楽しみにしています。今年は10回目10年目の節目ということで、いつもより丁寧に読みました。 詳し
GitHub ActionsとAWX Operatorで実現するGitOpsによるリリース自動化 - 前編 -
2024/12/16
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はじめに こんにちは、EC基盤開発本部SRE部カート決済SREブロックの金田・小松です。普段はSREとしてZOZOTOWNのカート決済機能のリプレイスや運用を担当し、AWSやAkamaiの管理者としても活動しています。 本記事では、前編と後編に分けて、Classic ASPの手動リリースをGitHub ActionsとAWX Operatorを活用して自動化したプロジェクトについてご紹介します。手動で行っていたリリース
KTC クラウドセキュリティエンジニアのとある一日
2024/12/14
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はじめに こんにちは、KINTO テクノロジーズ ( 以下、KTC ) SCoE グループの桑原 @Osaka Tech Lab です。 SCoE は、Security Center of Excellence の略語で、まだ馴染みのない言葉かもしれません。KTC では、2024 年 4 月に CCoE チームを SCoE グループとして再編しました。SCoE グループについて知りたい方は、 クラウドセキュリティの進化をリードする SCoE グループ を参照ください。 また、KTC
Gopher のための Python 入門
2024/12/14
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AI在庫管理の開発チームでバックエンドエンジニアをしている沖（ @takuoki ）です。AI在庫管理では、サーバーサイドの大部分で Python を使用しているため、私も毎日 Python をごりごり書いています。ただ、私が Python をちゃんと触り始めたのは、カケハシに入社した 1 年半前で、それまでは主に Go を書いていました。 Go の方が後発の言語のため、Pythonista が Gopher になったと
QuickSight の Amazon Q の新しいシナリオ分析機能により、複雑な問題を解決できます
2024/12/13
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12 月 4 日、 QuickSight の Amazon Q の新機能を発表しました。この機能により、ユーザーはシナリオ分析を実行して複雑な問題の答えをすばやく見つけることができます。この AI 支援データ分析エクスペリエンスは、自然言語プロンプトを使用して、分析アプローチの提案、データの自動分析、推奨アクションによる結果の要約など、詳細なデータ分析を段階的に導き、ビジネ
Amazon Q Developer を使用して Amazon SageMaker Canvas で ML モデルを構築してください
2024/12/13
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私はデータサイエンティストとして、機械学習の経験がないビジネスアナリスト、マーケティングアナリスト、データアナリスト、データアナリスト、データエンジニアが、それぞれの分野の専門家である機械学習（ML）を利用できるようにするという課題を直接経験してきました。だからこそ、 Amazon Q Developer が Amazon SageMaker Canvas で利用できるようになったという 12 月 4
Amazon Bedrock の新しい機能により、データ処理と取得が強化されます
2024/12/13
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12 月 4 日、 Amazon Bedrock は、 生成 AI によるデータ分析の方法を効率化する 4 つの拡張機能を導入しました。 Amazon Bedrock データオートメーション (プレビュー) – Amazon Bedrock のフルマネージド機能で、ドキュメント、画像、オーディオ、ビデオなどの非構造化されたマルチモーダルコンテンツから貴重な洞察を効率的に生成できます。Amazon Bedrock を使用すると、自動化され
BigQueryとDatadogを活用したマーケティングオートメーションの監視
2024/12/13
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はじめに こんにちは、MA部MA基盤ブロックでマーケティングオートメーションのシステムを開発している長澤です。この記事ではBigQueryとDatadogを活用した監視を導入した話を紹介します。 はじめに、日々のマーケティングオートメーション（以下、MA）の開発・運用における課題としてシステム信頼性の向上がありました。ZOZOTOWNは年間の購入者数が1,100万人を超えており
intdashの計測データ分析ボードを作成してみた
2024/12/13
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aptpod Advent Calendar 2024 12月13日の記事を担当します、ソリューションアーキテクトの門脇です。 今回はintdash を活用し、取得した時系列データの分析にフォーカスします。簡易的な例として計測データの傾向を可視化するための分析ボード 構築手法を共有します。 そして計測から分析可視化までのプロセスを自動化します。 今回の要件 概要構成 intdashとは？ intdash Motionとは
【Amazon Athena】Athena初心者のための基礎知識と基本操作
2024/12/13
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こんにちは。SCSK池宮です。 今さらながら、先日Athenaデビューしました。 初心者にも非常に扱いやすいサービスですが、私と同じように「いざコンソールに入るとどこから始めていいか…」と悩んでしまう方向けに基本操作をまとめてみました。 お役に立ちましたら幸いです。 Amazon Athenaとは Amazon Athenaとは、S3上のデータに対し、サーバレスでクエリを行うことができる
新しい Amazon SageMaker Lakehouse で分析と AI/ML を簡素化
2024/12/13
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12 月 3 日、Amazon SageMaker Lakehouse の一般提供をお知らせできたことを大変嬉しく思います。これは Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) データレイクと Amazon Redshift データウェアハウス全体のデータを統合する機能で、強力な分析や、人工知能と機械学習 (AI/ML) アプリケーションを単一のデータのコピー上に構築するのに役立ちます。SageMaker Lakehouse は次世代 Amazon SageMaker の一部で
新しい Amazon DynamoDB の Amazon SageMaker Lakehouse とのゼロ ETL 統合
2024/12/13
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サーバーレスの NoSQL データベースである Amazon DynamoDB は、100 万人を超えるお客様が低レイテンシーで大規模なアプリケーションを構築するために使用している、信頼度の高いソリューションです。データが増加するにつれて、組織は DynamoDB に保存されることが多い運用データから貴重なインサイトを引き出す方法を常に模索しています。しかし、Amazon DynamoDB のこのデー
dbt coalesce 2024参加記
2024/12/13
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はじめに 今年の10月初旬にアメリカのラスベガスで行われたdbt coalesce 2024にデータアナリティクスエンジニアの電電、木内、山