「Embulk」に関連する技術ブログ

企業やコミュニティが発信する「Embulk」に関連する技術ブログの一覧です。

BigQueryにおけるポリシータグを用いた秘密情報管理とデータ連携の仕組み

こんにちは、データ基盤の開発・運用をしている谷口( case-k )です。 本記事では、BigQueryで秘密情報を守るためのリソースである、ポリシータグをご紹介します。ポリシータグの概要から採用理由、仕様を考慮したデータ連携の仕組みや運用における注意点まで幅広くお伝えします。 ポリシータグとは ポリシータグを採用した理由 匿名化による機密性の高さ 機密性と

タイミーのデータ基盤品質。これまでとこれから。

はじめに 以前のデータ基盤 3つの問題解決と振り返り 問題1: データパイプラインの更新遅延 解決策 実装 振り返り 問題2: 分析チームへのクエリ修正依頼の増加 解決策 実装 振り返り 問題3: ETLパイプラインにおける加工処理の負債 解決策 実装 振り返り これからの品質に関する改善 はじめに 初めまして、タイミーのDRE (Data Reliability Engineering) チームの土川( @tvtg_24 )です。

AI在庫管理の需要予測、発注レコメンド機能の技術スタックをご紹介

こんにちは、この秋リリースした Musubi AI在庫管理 の開発チームでデータサイエンティスト・エンジニアをしている保坂です。 こちらの記事は カケハシ Advent Calendar 2021 の10日目の記事になります。 今日はAI在庫管理における需要予測・発注レコメンド機能で使用している技術スタックを紹介したいと思います。 これまでAI在庫管理チーム、とくにその需要予測・発注レコ

Lookerでショップのサービス活用カルテを作成した話

この記事は BASE アドベントカレンダー と Looker アドベントカレンダー 8 日目の記事です。 はじめに BASE BANK 株式会社にて事業開発を担当している猪瀬 ( @Masahiro_Inose )です。 私達のチームでは、BASE ショップを運営しているショップオーナー様が簡単に資金調達をできる「 YELL BANK 」というサービスの開発・運営しています。 thebase.in 今回の記事は以下の二部構成となります

ショッピングアプリ「BASE」の検索基盤を移行しました!【基盤編】

こんにちは、BASE株式会社Data Strategyチームの杉です。 ショッピングアプリ「BASE」では、検索にAmazon Cloudsearchを使用していました。今回、検索基盤をAmazon Elasticsearch Service(以下、ES)に移行し、Data Strategyチームで管理をする方針にしました。 この記事では商品が更新された際などにどのように検知し、データをESにいれるようにしたかなど、基盤の部分をメインにご紹介をし

J-SOX対応のためにreportシステムを作ったら経理業務改善にもつながった話

はじめに こんにちは。BASEのCSEチームの秋谷です。 CSEチームは社内業務の効率化と財務の信頼性担保することを専門とするチームとして開発や社内の整備を行なっています。そんなCSEの取り組みを紹介できればと思います。 CSEについて詳しくはこちらをご覧ください devblog.thebase.in BASEショップの売上金の担保とJ-SOX対応 BASEではショップの売上を一時的にプラットフォーム

リアルタイムマーケティングシステム検証環境の構築ビフォーアフター

はじめに こんにちは。2020年5月に入社しましたMA基盤チームの辻岡です。 MA基盤チームでは、マーケティングに関わる様々なプロダクトやシステムの施策開発・運用を行っています。その中の1つにリアルタイムマーケティングシステムというものがあります。 これまでこのシステムには検証環境が存在しませんでした。そこで、検証環境を新たに作る事でシステムの開発

ZOZOTOWNを支えるリアルタイムデータ連携基盤

こんにちは、SRE部MA基盤チームの谷口( case-k )です。私達のチームでは、データ連携基盤の開発・運用をしています。 データ基盤には大きく分けて2種類あり、日次でデータ連携してるものとリアルタイムにデータ連携しているものがあります。本記事ではリアルタイムデータ連携基盤についてご紹介します。 既存のデータ連携基盤の紹介 リアルタイムデータ連携基盤の

ZOZOTOWNのインハウス広告運用を支援するデータと仕組みの話

こんにちは。ECプラットフォーム部 推薦基盤チームで、DWH・DMP・広告まわりのデータエンジニアリングを担当している大谷です。 本記事では、マーケティング部門の広告運用のインハウス化に伴ってこれまで取り組んできた広告データの収集と活用、その仕組みにフォーカスして事例をご紹介します。 背景 データの収集と活用 Arm Treasure Data Integrations Hub ログ収集 アクセ

Ruby on Lambdaを使ってRubyKaigi用のデモアプリを作った話

こんにちは、開発部の塩崎です。 最近はCloudFormation・Embulk・Digdagを使った仕事をすることが多く、一番使う言語がYAMLになりました。 今年福岡で開催されたRubyKaigi 2019ではZOZOテクノロジーズはRubyスポンサーとして協賛させていただきました。 カンファレンス中のスポンサーブースの出し物として、DroidKaigi 2019と同様にファッションチェックアプリの展示を行いました。 Dro

Cloud DLPをGolangで叩いて見せられないデータを抽出し秘匿化してみる

今週末から北海道オフィスに出張でワクワクしている瀧川です。 私はデータ分析基盤の構築をする機会がよくあり、FluentdやEmbulk、Digdag、BigQueryを好んで使っています。 構築する際に気をつけることというと、冪等性やログ欠損(リカバリ)などいろいろあるかと思いますが、その中でも重要になるのが 個人情報などの見せられないデータ(機密情報) の扱いかな思っています

TalendをDigdagとEmbulkに移行した

はじめまして! ZOZOテクノロジーズ開発部の平田( @TrsNium )と申します。 業務ではデータ基盤の開発・運用を行っています。 よろしくお願いいたします。 今回複数のツールが混在していたデータ基盤を「Digdag・Embulk」に統一したので、その取り組みを紹介します。 概要 弊社のデータ基盤は注文情報や顧客情報などをSQL Serverから取得しBigQueryに転送しています。 以前の

改めて BigQuery の Partitioned tables と戯れた話

こんにちは、開発本部の宍戸です。先日のメドレー社内勉強会「TechLunch」で、BigQuery の Partitioned table について発表しましたので、その話について書きたいと思います。 なぜ今 Partitioned table? ある案件でユーザーの操作ログを扱う必要があり、データ保管先に BigQuery を利用しようと考えていました。その際に、「以前は β 版だった分割テーブル、そういえば今使えるよね

データの民主化とオープンソースソフトウェアと SQL Server

この記事は 一休.com アドベントカレンダー 2017 の 14 日目です。 昨日に引き続き、一休データサイエンス部の id:kitsuyui です。 13 日目のエントリでは Embulk, Redash, DatabaseMEMO の導入の経緯について解説しました。 とても素晴らしいツールを導入できましたが、実はそのままでは一休に導入することができない箇所がいくつもありました。 GitHub 上でどんなアクションをしたか

データエンジニアとデータの民主化 〜脱・神 Excel 〜

この記事は 一休.com アドベントカレンダー 2017 の 13 日目です。 一休データサイエンス部の id:kitsuyui です。データエンジニア兼データサイエンティストをやっています。 この記事はもともとアドベントカレンダー上では「脱・神 Excel (仮)」という名前で枠で取っていたのですが、 少し主語が大きすぎたかな?と反省しています。 書いているうちに全く主旨が変わってき
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