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

本記事は【 Advent Calendar 2025 】の14日目の記事です。 デジタルプラットフォーム統括本部データソリューション統括部データアーキテクト部アナリティクス推進課のA・Kです。 そういえば自分でも久しく忘れていたのですが、ミステリーや推理小説、叙述トリック物の小説が好きで昔よく読んでいました。タイトルで分かった方もいるかもしれませんが、好きな作家は工学博士の森博嗣先生です。 ということで、今回はBIツールTableauのIF文にまつわるミステリーを書こうと思います。 0. プロローグ Ta

クエリ最適化、使いこなせてますか？ データ分析業務でSnowflake Notebooksを使っている私が、良さを最大に引き出すテクニックをご紹介します。大容量データを爆速で集計して、コーナーで差をつけましょう！ はじめに NTTデータの齊藤青葉です。クラウドDWHであるSnowflakeのデータを使って分析する毎日を過ごしています。 　もともと、Jupyter Notebookで集計分析を行っていましたが、Snowflake Notebooksを使ってみたところ集計スピードが上がり、クラウドBIツールと

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

はじめに SnowflakeのNWポリシー挙動が一時的に変更されたことにより、OAuth認証の接続テストで問題が発生しました。 Snowflakeサポートの協力を得て解決できたため、ここでは発生経緯・変更内容・現時点の接続条件を整理して共有します。 背景： Snowflakeの「2025_06 バンドル BCR-2094」において、OAuth認証時のネットワークポリシー（NWポリシー）の適用ルールが一時的に変更されました。 この変更はロールバックされ、現在は延期扱いとなっています（2025年12月12日時

1. はじめに Tableau でサンキー・ダイアグラムを使ってフィルタリングを行おうとしたところ、 「複数選択が期待どおりに動かない」 という現象に遭遇しました。 2024.2 以降の Tableau では拡張機能からサンキーを簡単に追加できますが、 使用する拡張機能の種類によっては ビュー間で選択内容が一致しない ケースがあることが分かりました。 この記事では以下の観点で現象を整理します。 やりたかったこと どの操作でどんな現象が起きたか 別拡張との挙動の違い どの拡張をどの場面で使うのが良いか サン

この記事は、「 Snowflakers Advent Calendar 第11日目 」です。 2025年11月28日にSnowVillage＆みん強コラボ企画として、「ここがヘンだよ！？ Snowflake 〜 みんなが考えた最強のデータ基盤には、なんでSnowflakeが多いのか？」が開催されました。 こちらのイベントで「見た目インフルエンサー、中身はSRE集団が作る要塞　〜SnowflakeのSLA真面目すぎ問題〜」というタイトルで登壇をしてきました。司会やイベントの企画・運営もやらせていただき、とに

こんにちは。NTT西日本の谷です。 近年、データドリブンな意思決定の重要性が高まる中、「どのようにデータを整形し、分析できる状態にするか」が課題となっています。今回は、モダンなデータ分析基盤の構築手法として注目されている dbt（data build tool） を使い、日本観光振興会が公開している観光来訪者数のオープンデータを整形・可視化する方法をご紹介します。 この記事で得られること 本記事は ハンズオン形式 で、実際に手を動かしながらパイプライン構築を体験できる内容になっています。 ✅ 実践的なdb

この記事は、「Snowflakers Advent Calendar 第8日目」です。 本日（2025年12月8日）に、Snowflake IntelligenceがGAになったことを記念して、改めて、Snowflake Intelligenceや周囲の技術トレンドや我々の提供価値について考えてみました。 Snowflake 新機能の変遷 我々のチームでは、Snowflakeの多くの機能を評価・検証・導入を様々なお客様にしてきました。もともと、Snowflakeは、従来のデータウェアハウスの課題を解決する

はじめに こんにちは、データ推進室データマネジメント部でアナリティクスエンジニアをしている椎名、平野、町塚です。 私たちの所

はじめに こんにちは、データドリブン推進室でデータエンジニアをやっている鶴です！ みなさん、LightdashのTable calculation機能って使ってますか？ 自分はLightdashを触っていて[+Table calculation]という表記を見かけた際に 「Table calculationってことは表計算機能のことか〜 Tableauとかにもある出力した結果データの中で集計したりするやつかな あると便利だよな…そのうち使う機会くるっしょ〜」 みたいなこと考えてあまり触らずスルーしてました

はじめに こんにちは、Databricksビジネス推進室の澁谷です。 2025年6月に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 2025」にてAIエージェント構築ツール「Agent Bricks」が発表されました。 2025年10月現在、Agent Bricksは限定されたリージョンでのベータ版提供となっており、該当の環境を触れるユーザーが先行して利用できます。 https://www.databricks.com/jp/blog/introd

はじめに データマネジメントPF統括部の平尾です。 10/2にDatabricks GenieのThinking steps in responses機能がリリースされたため、実際に検証しながら、GenieがどのようにHuman-in-the-loop（HITL）を実現しているのかを整理しました。 Human-in-the-loop Human-in-the-loop（HITL） とは、人間がAIの判断過程に介入し、修正・確認を行う仕組みです。完全自動化されたAI処理の中に人間の判断を取り入れることで、結

はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストをしております @shosuke_kondo です。 本記事では、DataRobotで手軽に未来を予測し、Tableauで予測結果を速く簡単に視覚的な形でデータ分析した「携帯キャリアの解約予測に基づくLTV（ライフタイムバリュー）算出による優良顧客分析」の仮想事例をご紹介します。 DataRobotとは DataRobot社は、人工知能（AI）に対するユニークなコラボレーション型のアプローチであるバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 http

はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストをしております @shosuke_kondo です。 本記事では、DataRobotで手軽に未来を予測し、Tableauで予測結果を速く簡単に視覚的な形でデータ分析した「携帯キャリアの解約予測に基づくLTV（ライフタイムバリュー）算出による優良顧客分析」の仮想事例をご紹介します。 DataRobotとは DataRobot社は、人工知能（AI）に対するユニークなコラボレーション型のアプローチであるバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 http