はじめに こんにちは。全社データ技術局データビジュアライゼーションチームの與田龍人です。 モダンデー ...

アナリティクス推進課の新井です。当課は、マイナビ全社のデータ活用/BI活用推進のため、TableauやPower BIのビジネス部門への導入支援、ツール利用サポートを行っています。 はじめに マイナビでは、BIツールの運用においてTableauを使う部門とPower BIを使う部門の両方が存在します。利用者には利用者の要望や都合があるため、アナリティクス推進課として利用するBIツールを制限していません。従って、BIツール活用の推進を行う当課としては、TableauとPower BIのどちらのツールに対して

はじめに Power BIでレポートを作成する際、データの取り込み元としてExcelやCSV、あるいはSQL Serverなどのデータベースを利用するのが一般的です。 しかし、インポートモードで扱うデータが「数十GBクラスの大容量」になったとき、その運用に頭を抱えたことはありませんか？今回は、30〜60GBという膨大なデータを扱うプロジェクトにおいて、運用効率化のためにSharePoint接続を検証・導入した際の知見を共有します。 対象読者 ・Power BIで扱うデータ量が肥大化し、パフォーマンスや運用

こんにちは、SCSKの松岡です🔗 データ連携の実装でAWS Glue (Python Shell Job)を導入した際の試行錯誤を整理しました。 RDSからデータレイクであるS3 Tablesに連携する際に、横展開可能な軽量なデータ連携ジョブを実現するために気にしたポイントについて紹介します。 背景 データ活用基盤を構築するにあたり、「データをどのように集めるか」は重要なテーマの一つです。 仮に収集元のシステムが単一であっても、対象となるテーブルが複数存在する場合、テーブルごとに連携方法を検討し、ジョブと

このシリーズでは、当社のデジタルテクノロジー戦略本部（通称：デジ戦）で働く社員が、どのようにスキルを伸ばし、キャリアの幅を広げてきたのかを紹介します。キャリアチェンジの背景や挑戦のプロセス、日々の学びを通じて、デジ戦で描けるキャリアの可能性をお伝えします。 筆者プロフィール 所属：ビジネスイノベーション第1統括本部 ITソリューション第3統括部 ビジネスシステム部 入社時期：2019年 中途入社 職種：システムエンジニア 経歴： 新卒で鉄道会社に入社し、駅係員などの業務に従事。 2019年2月にマイナビへ

現代のビジネスにおいて、AI（人工知能）や機械学習の活用は、単なる効率化の手段を超え、企業の競争優位性を決定づける核心的な戦略となりました。しかし、多くの企業がAIの実装を急ぐ中で、かつてないほど巨大な壁に直面しています。それが、複雑化したデータの「統治」と「品質」、すなわち統合データガバナンスの欠如です。 これまでのデータ管理は、システムの安定稼働を優先するIT部門による「守り」と、機動力を求める事業部門による「攻め」の二極化が進み、その溝がデータのサイロ化やブラックボックス化を招いてきました。しかし、

「DX人材育成」と聞いて、まず思い浮かべる施策は何でしょうか。多くの企業が、SQLやPythonのプログラミング研修、統計学の基礎講座といった「分析スキルの習得」に多大なリソースを割いています。 しかし、いざ育成した人材を現場に投入しても、思うような成果が出ないという声をよく耳にします。「きれいなレポートは出てくるが、ビジネスの意思決定には使えない」「高精度な予測モデルはできたが検証で終わってしまった」こうした状況はなぜ生まれるのでしょうか。 dotDataでは、 データ活用推進のための人材と組織変革 に

本記事は 2026 年 1 月 22 日 に公開された「 Power up your analytics with Amazon SageMaker Unified Studio integration with Tableau, Power BI, and more 」を翻訳したものです。 by Narendra Gupta, Durga Mishra, Nishchai JM, and Ramesh H Singhon 22 JAN 2026in Advanced (300) , Amazon Sag

こんにちは、SCSK小澤です。 生成AIを利用して自然言語によるデータ検索や要約を可能にしてくれる、Snowflake Intelligenceが一般提供(GA)になりました。 前回のブログでは、Snowflake Intelligenceの概要紹介や、伴走支援のご案内していました。 → SCSKはSnowflake Intelligenceのローンチパートナーとなりました！ Snowflake Intelligenceで始める生成AI活用 ― SCSKが伴走します Snowflakeが最近GAしたSno

〇はじめに Alteryx Designerの顧客管理テレメトリとは、 Alteryx Designerを使った操作の『誰が、いつ、どんなワークフローを実行したか』を、 XMLファイルとして記録できる仕組みです。 データはAlteryx側に送られず、自社の管理下で安全に保管できます。 このログを使えば、社内でAlteryx Designerがどのように使われているか見えるようになり、 ツールの利用状況を改善したり教育に活かしたり、管理の目を強くできます。 －用途例 ①データのセキュリティ監視 ワークフロー

はじめに NTT西日本の酒井です。本記事ではTableauという分析ツールの生成AI機能を触りながらデータ分析と生成AIの未来について考察します。内容は記事執筆時点(2025年12月16日)時点の情報に基づきます。 対象読者 この記事は以下のような人を対象に書いています。 Tableauと生成AIの連携に興味がある人 生成AIでデータ分析がどう変わるか考えたい人 背景 私はこの会社でデータ分析に関わる仕事に10年ほど携わってきました。ネットワークトラフィックの分析や社内でのデータ活用の推進、社内外のコミュ

本記事は【 Advent Calendar 2025 】の19日目の記事です。 はじめに マイナビの2年目データエンジニアのItです 今回はSnowflakeデータベースに蓄積されるデータ（ACCOUNT_USAGEスキーマなど）を用いて、コストの可視化をしてみました。 背景 Snowflakeの利用者（主にビジネスサイドの人たち）に対してコストの可視化をし、コストの透明化を図りたいと考えていました。 「コストの可視化、そんなもんSnowsightで見ればいいでしょ！」 と言われてしまいそうなので、現在の

BASE ADVENT CALENDAR 2025 DAY.18 はじめに こんにちは！Data Strategy teamでデータエンジニアをしているshota.imazekiです。 昨今、業務の中でLLMを活用する場面が増えてきており、その流れを受けて弊社でもさまざまな取り組みを進めています。本記事では、その中の一つとして今年挑戦した「SQL自動生成」について紹介します。 SQL自動生成のスコープ 読み進めるにあたって誤解が生じないよう、本記事における「SQL自動生成」のスコープをあらかじめ整理してお

1.はじめに NTT西日本の西川と申します。 デジタル化やクラウド化の進展に伴い、情報資産を安全に守る仕組みの重要性が高まっています。 Microsoft Purviewの情報保護機能である 秘密度ラベル は、主にMicrosoft 365上の情報資産を分類し、保護する機能です。 本記事では、秘密度ラベルによる暗号化の仕組み、設定方法、利用イメージを紹介します。 本記事は2025年11月時点の情報に基づきます。 2.対象読者 本記事が想定する対象読者は以下の通りです。 Microsoft 365を使ってい

G-genの杉村です。当記事では、BigQuery に対して自然言語によってデータの抽出や分析を行うための方法を10個紹介します。BigQuery の Conversational Analytics、Gemini Enterprise の Data Insights エージェント、MCP サーバーの利用など、現在ではさまざまな手段が用意されています。 はじめに 自然言語によるデータベースへのクエリ 10個の方法 注意点 Looker Studio Pro（Conversational Analytics