こんにちは、Data Groupのデータアナリストをしている加藤です。 2024年10月1日よりLuupで働き始め、早くも3か月以上が経過しました。（諸事情により公開が遅れました） 今回はLuupを転職先に選んだ理由と、データアナリストとしての日々の業務についてお話しします。 前職について 新卒で金融機関に入社し、2年半にわたり自治体向けのキャッシュレス決済プロジェクトのデータ分析やデータ関連の事務を担当しました。 1～2年目では、事業の理解を深めながら、BIツール（Tableau・Qlik Sense）

はじめに こんにちは。データシステム部推薦基盤ブロックの佐藤（ @rayuron ）と住安（ @kosuke_sumiyasu ）です。私たちはZOZOTOWNのパーソナライズを実現する推薦システムを開発・運用しています。 ZOZOTOWNでは、様々な改善施策の効果を検証するためにA/Bテストを実施していますが、そのプロセスには多くの工程があり、効率化の余地がありました。本記事では、A/Bテストの工程を自動化・標準化し、効率化を図った取り組みについてご紹介します。 はじめに 背景 課題 1. A/Bテスト

はじめに この記事はコミュニケーション&アプリケーションサービス部でビジネスdアプリを開発している丸山、葛岡、露口、西谷、富田の共同執筆です。 今回は、NTTコミュニケーションズで提供するモバイルアプリ、「ビジネスdアプリ」の具体的なアーキテクチャやCI/CDの仕組みに焦点を当てて説明します。 前編では、開発背景やサーバレスサービスを活用したアーキテクチャの概要を中心に解説しています。前編は こちら からご覧ください。 なお、本記事の内容は2024年8月2日にGoogle Cloud Next T

G-gen の佐々木です。当記事では、BigQuery の 外部データセット として Spanner データベース内のテーブルを参照する方法を解説します。 前提知識 BigQuery Spanner BigQuery と Spanner の連携 2つの連携方法 連携クエリとは 外部データセットとは 連携クエリと外部データセットの比較 制限事項 BigQuery から Spanner へのリバース ETL 手順 Spanner の準備 インスタンス、データベースの作成 テーブルの作成 データの挿入 外部デー

こんにちは、 Drawer Growth グループの高藤です。先日、弊社の江良が活用事例として取り上げた Apache Iceberg の活用事例 にあるよう、キャディでは Apache Iceberg を採用したデータレイクハウスの構築を行っています。前回に引き続き今後計画していることについて紹介したいと思います。 先日の江良がまとめた活用事例にもある通り、現在構築しているデータレイクハウスでは、お客様が手元にある構造化データに対して、お客様自身でデータをアップロードし CADDi Drawer 内で利

記事の移行について 当記事は移行しました Google Agentspace は、2025年10月に Gemini Enterprise に名称を変更して一般公開されました。 これに伴い、Gemini Enterprise についての解説記事は、以下のページに移行されました。 blog.g-gen.co.jp window.addEventListener('DOMContentLoaded', () => { const canonicalUrl = "https://blog.g-gen.co.jp/

G-gen の杉村です。BigQuery の 外部テーブル （external tables）機能で Google スプレッドシートのデータを BigQuery からクエリする方法について紹介します。 外部テーブルとは スプレッドシート サンプルシートの準備 共有リンクの取得 外部テーブルの定義 SQL（DDL） 解説 シート指定の注意点 クエリ アクセス権限 Google アカウントによるアクセス プログラムからのアクセス 外部テーブルとは 当記事では、BigQuery の 外部テーブル （extern

こんにちは。Drawer Growth グループの江良です。 キャディが「製造業 AI データプラットフォーム」の構想を打ち出してから半年ほどが経ちました。 caddi.com このコンセプトの実現にあたっては、「AI」の部分だけでなく、「データ」の部分を支える仕組みづくりも重要になってきます。今回は、私が携わっているプロジェクトで導入した Apache Iceberg とその使いどころについて紹介したいと思います。 製造業におけるデータ活用の難しさ 本題に入る前に、まずは背景について少し補足します。 （

はじめに こんにちは！北陸先端科学技術大学院大学修士1年の@midorinです。 メルペイのBalanceチームにて1月から3月にかけての2ヶ月間、バックエンドのインターンに参加しました。 今回は、インターンで主に取り組んだ通知の改善とメルペイで学んだことを本ブログに記載します。 メルペイ Balanceチームについて メルペイはメルカリの売上金や銀行口座のお金が使える決済サービスです。Balanceチームでは売上金などの残高やポイント、債権を管理するサービスを開発しています。 ポイント失効通知 メルペイ

初めに こんにちは、クラウドエース 第三開発部の王です。 デジタル化が進む現代、企業や組織では注文書、納品書、請求書などのビジネス文書（PDF、Word、Excel など。以降、ドキュメントデータと呼びます）が日々大量に生成されています。これらのデータには貴重な価値が含まれており、適切に分析することで有益なインサイトを得ることができます。しかし、データの整理や解析に多くの時間と手間がかかり、より効率的なソリューションが求められています。 Google Cloud は BigQuery と Document

初めに こんにちは、クラウドエース 第三開発部の王です。 デジタル化が進む現代、企業や組織では注文書、納品書、請求書などのビジネス文書（PDF、Word、Excel など。以降、ドキュメントデータと呼びます）が日々大量に生成されています。これらのデータには貴重な価値が含まれており、適切に分析することで有益なインサイトを得ることができます。しかし、データの整理や解析に多くの時間と手間がかかり、より効率的なソリューションが求められています。 Google Cloud は BigQuery と Document

こんにちは。SCSKの山口です。 今回は、BigQueryのテーブルにCSVデータを取り込む際、何度も遭遇したエラーたちと、その解消方法をご紹介します。 データを取り込む方法としては、下記「bq load」コマンドでGCS→BQに取り込むことにします。 実行コマンド bq load –skip_leading_rows=1 [データセット].[テーブル] gs://[バケット/フォルダ]/[ファイル名]  コマンドのオプション等、詳細情報は下記ドキュメントをご参照ください。 bq コ

こんにちは。SCSKの山口です。 今回は、Google Cloud認定資格の受験レポート その①です。 はじめに 先日、Google CloudのAssociateレベルの認定資格として、下記二つの認定資格が追加されました。 ・ Associate Data Practitioner ・ Associate Google Workspace Administrator 全冠維持継続中の私にとっては見逃せないニュースでしたが、 Associate Google Workspace Administrator

はじめに 2024年、バンダイナムコネクサスはエンタープライズ規模のデータ基盤開発から、AIを活用した新たな開発手法まで、私たちの取り組みをTechBlogを通じて発信してきました。 この記事では、これまでリリースした主要な記事を振り返り、当社の技術的な取り組みを紹介します。 データ基盤開発プロジェクト 広告出稿のKPI最大化のためのデータ基盤開発 ～第1章 プロジェクト発足～ 広告出稿のKPI最大化を目指したデータ基盤開発プロジェクトについて、プロジェクト開始当初の課題を踏まえて、取組やシステムの概要・

G-gen の min です。先日、データポータル（英名 Data Studio、旧称 Looker Studio）を使い、Google Cloud（旧称 GCP）の BigQuery のデータ可視化を試みた際に困ったことがありました。今回は、発生した問題と解決方法を記載します。同じ課題に直面した方の参考になれば幸いです。 やりたかったこと 発生した問題 原因調査 検証 解決方法 やりたかったこと データポータルでは、複数のデータを結合して1つのデータセットとして扱うことができます。 参考 : データポー