はじめに こんにちは。社内でデータサイエンティストを務めております@tomoberです。 NTTデータ ソリューション事業本部では、お客様企業のAI・データ活用を、コンサルティングから基盤構築、実行支援を通じた成果創出までワンストップで提供しており、その支援テクノロジーの一つとしてDataRobotを提供しております。 今回は、2026年1月に開催したデータで読み解く顧客行動セミナーでご紹介させていただいた内容を元に、なぜ顧客理解が必要かといった基本的な概念や、代表的な手法とその考え方を中心にご紹介します

こんにちは。メディア統括本部 Data Science Center（DSC）の山田(@___rya ...

自己紹介 2000年代後半からSAPベーシス、2025年からSAP BDCとJouleを専門に働いています。 今でもSAPGUIでワークロード分析とかやってます。 JouleとかBDCとか、新しいことが大好きですが、古いことも大好きです。 最近は、SAPNote 3255746 - Unpermitted usage of ODP Data Replication APIs で巷をざわつかせている、ODP-RFCインターフェース経由でのSAPデータ抽出に関する対応についても取り組んでおります(興味がある方

! この記事は、Tableauで会員登録者数を可視化する際に発生した「総数」と「内訳の合計」が一致しない問題について、原因と対応方針を整理したものです。 公式仕様を網羅するものではなく、実務で起きた数値差異の調査・解消観点をまとめています。 はじめに Tableauで会員登録者数の推移を可視化していた際、ツールヒントに表示される「登録者数の総数」と「登録チャネル別内訳の合計」が一致しない事象が発生しました。 やりたかったことは、以下のようなダッシュボード作成です。 登録者数を日別に表示する 登録チャネルA

はじめに 近年、企業活動におけるデータ活用の重要性はますます高まっています。 データ分析やAI活用など、企業活動のさまざまな場面でデータが使われるようになりました。 一方で、データを有効に活用するには、単に大量のデータを集めるだけでは不十分です。 冷蔵庫に食材をたくさん詰め込んでも、何がどこにあるのか、いつ買ったものなのか、まだ食べられるのかが分からなければ、安心して料理に使えません。データも同じです。 データがどこにあり、どのような意味を持ち、誰が管理し、どのような品質状態にあるのかを把握できてはじめて

はじめに データマネジメントPF統括部の平尾です。 Databricksのエバンジェリスト認定資格であるDatabricks Championとしても活動しています。 今回はDatabricks Data + AI Summit 2026（DAIS2026）で発表されたUnity AI Gatewayのアップデートについて、主要ポイントに絞ってご紹介します。 Unity AI Gatewayとは Unity AI GatewayはDatabricksの中央AIガバナンスレイヤーであり、エージェント、ツール

はじめに NTTデータ データマネジメントPF統括部の青木です。先日、サンフランシスコで開催されたDatabricksの年次カンファレンス「Data + AI Summit 2026」に現地参加しました。 今回のカンファレンスで注目を集めた機能の一つが 「OpenSharing」 です。発表自体はカンファレンス直前に行われましたが、Keynoteでも取り上げられ、Databricksが目指すAI時代のデータ・AI基盤を支える重要な機能として紹介されていました。 https://www.databricks

はじめに NTTデータDatabricksビジネス推進室の中川です。先日サンフランシスコで開催されたDatabricksの年次カンファレンス「Data + AI Summit 2026」において、データ・AIプラットフォームの運用負荷を低減する新機能『Genie ZeroOps』が発表されました。 https://www.databricks.com/blog/introducing-genie-zeroops 本記事では、Bilal Aslam氏によるData + AI SummitのKeynoteを振

はじめに こんにちは、Databricksビジネス推進室の澁谷です。 DatabricksのAgent Bricksは、2025年に登場した、企業データに基づく高品質なAIエージェントを簡単に構築することができる機能です。 2026年6月15-18日に行われた、Databricksの年次カンファレンス「Data + AI Summit 2026」にて、このAgent Bricksの機能がさらに大きく拡張されることが発表されました！ 出典：Data + AI Summit 2026 Keynote Day2

はじめに こんにちは、Databricksビジネス推進室の澁谷です。 Databricksのブログで紹介されていたOSS「Omnigent」が気になったので、実際にローカル環境で触ってみました。 https://www.databricks.com/jp/blog/introducing-omnigent-meta-harness-combine-control-and-share-your-agents Omnigentは、Claude Code、Codex、自作エージェントなど、複数のAIエージェント

はじめに 本ブログは、株式会社丸千代山岡家と Fivetran Japan、Amazon Web Services Japan が共同で執筆しました。 みなさま、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの大久保です。 昨今、Apache Iceberg を利用したレイクハウスアーキテクチャが AWS の Analytics ワークロードの中心となりつつあります。Iceberg テーブルを分析基盤の核に据える構成が広がる一方で、「データベースからどのように Iceberg テーブルにデータを連携するか

1.はじめに 1.1本記事で得られること 本記事を読むことで、以下の点を把握できます。 オンプレミス環境からAmazon Web Services（AWS） PrivateLink経由でSnowflakeへ接続するための、推奨されるDNS構成。 オンプレミスDNS、Route 53 Resolver、Snowflake VPCエンドポイントをどのように連携させるかの具体設定。 複数Snowflakeアカウントを利用する場合の設計パターン。 1.2本記事を書こうと思った背景 SnowflakeをAWS Pr

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 ...

はじめに こんにちは、データエンジニアをしているMaruです。 近年、BIやアナリティクスに加えて、AIを活用したデータ分析体験への関心が高まっています。 こうした環境では、データそのものだけでなく、指標や用語の意味を一貫して管理するセマンティックレイヤーの重要性も増しています。 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2024/0912/ 一方で、BI・AI・アナリティクスの各ツールは、それぞれ独自のセマンティックモデルを持つことが多く、ツール

前提条件 Snowflakeをデータソースとして接続 データセットの作成 チャットエージェントからダッシュボードについて聞いてみた ダッシュボードの作成 チャットエージェントを使った分析 質問例①：「2025年5月の売り上げについて教えてください。」 質問例②：「売上が前月比で大きく下がっている月はある？その原因として考えられることは？」 トピックを設定してデータについて質問してみた トピック（自然言語質問）による分析 質問例①：「売上top10の商品を教えてください。」 質問例②：「2025年のブランド