【速報】米トレジャーデータ、米VCから1500万ドル調達：ITpro
ビッグデータ分析のクラウドサービスを提供する米トレジャーデータが米スケール・ベンチャー・パートナーズをはじめとする米VC（ベンチャーキャピタル）から総額1500万ドル（約17.9億円）を調達したことが本誌取材で明らかになった。調達した資金を基に、グローバル展開を速める予定だ。 今回、トレジャーデータに出資したのはスケール以外に、既存投資家である米シエラ・ベンチャーズ、米ヤフー創業者のジェリー・ヤン氏率いるAMEクラウド・ベンチャーズ、アイティーファーム（東京都新宿区）など。 今回のリードインベスターであるスケール・ベンチャー・パートナーズは主にビッグデータ分野におけるグロースステージファンド（企業の成長フェーズにおける投資）で定評のあるVC。過去にはデータ分析サービスを手掛ける米オムニチュアやマーケティングデータ活用サービスを提供する米イグザクトターゲット、企業向けクラウドストレージの米ボ
Treasure Dataに大量にデータをアップロードする td import 機能 - yoshidashingo
cloudpackエバンジェリストの吉田真吾（@yoshidashingo）です。 最近、Treasure Data をいじってます。 CDP（カスタマーデータプラットフォーム）のトレジャーデータ - 散らばった顧客データをひとつにまとめる。 - Treasure Data 大量にデータをアップロードしたい ログのデータをtd-agentを使ってTDにためて行く方法については情報が多いですが、検証や過去データの移行などで一度に大量のデータをTDに入れてしまいたいというニーズも一定数あると思います。 TDに大量にデータをアップロードするときは、データをmsgpack形式に圧縮してからアップロードできる td import 機能を使いましょう。 http://sstd-bigdata.blogspot.jp/2013/09/treasuredatatd-importprepare.html ト
「無印良品ネットストア」とスマホアプリでトレジャーデータ採用
米トレジャーデータは、同社の「トレジャーデータサービス」が、無印良品を展開する良品計画が運営するネットショッピングサイト「無印良品ネットストア」およびスマホアプリ「MUJI passport」のビッグデータ分析ツールとして採用されたことを発表した。トレジャーデータサービスは、大容量の時系列データを収集・保管・集計することができるクラウド型データマネージメントサービス（DMS）。Webブラウザ内で容易にデータを可視化できる機能や、アドホックなクエリーの実行速度がより高速化されるオプションサービスが追加されている。 無印良品ネットストアでは、インターネット限定商品やアウトレット商品を含め、衣料品や家具、日用品、食品等、7000点以上の商品を販売しており、ネット限定の各種キャンペーンも展開している。全登録会員数は430万人以上で、平均して毎日11万人超の利用者が同サイトを訪問しているという。良品
Treasure Data Platform で始めるデータ分析入門 〜8. Data Visualization Patterns 〜 Part.3 - doryokujin's blog
Treasure Data Intro for Data Enthusiast!! from Takahiro Inoue 本シリーズではデータ分析を以下の7つのレイヤーに分解し，各々について解説していくものとします。（Slide Shareの資料は常時更新されます。） Data Collection Data Storage Data Management Data Processing Data Processing Design Part.1 Part.2 Part.3 Part.4 Part.5 Part.6 Data Visualization Treasure Viewer, MetricInsights, Tableau Data Visualization Patterns Part.1 Part.2 Part.3 本日は「7. Data Visulization Patt
SIOS ビッグデータ技術ブログ: センサーデータを収集する（ibeacon -> Node.js -> Treasure-Agent(td-agent) -> TreasureData）
こんにちは、高橋@SSTDです。 私的な話ですが、先日iphone5sを購入しました。せっかくなのでそのiPhoneを使ったセンサーデータ収集について紹介したいと思います。 iphone5sから、iBeaconと呼ばれる近距離無線通信機能を利用することができるようになりました。 iBeaconでは、数十メートル離れた場所にいるユーザに向けて情報を発信できることから、O2O（Online to Offline）などでの発展が期待されています。 そこで今回は、iBeaconでやり取りされるセンサーデータをTreasureDataに収集していきます。 下記の動画は、iPhoneとestimoteと呼ばれるiBeaconを用いたセンサによるショッピングでの活用イメージムービーです。 1. システムイメージ図1に今回作成するシステムのイメージを示します。 動作の流れ iPhone5sには、iBeac
Raspberry PiでFluentdを立ち上げてTDにデータを流してみた話 - komamitsu.log
一ヶ月程前に同僚である @doryokujin 先生からRaspberry Pi（面倒なので以下Pi）を頂いたのだけど、Piに必要なSDカードが手元に無くてすっかり放置していたのですが、満を持してSDカードを買ってきたのでちょっとPiを立ち上げてみた。という話を備忘録的に。 必要なもの（というかこれで間に合った、的なもの） USBケーブル RCAケーブル USBキーボード LANケーブル SDカード（SDHD 8GB） startxとか叩かなければUSBマウスは要らない。 Piの立ち上げ 準備に使った環境はMac OX 10.8.5 SDカードは挿してある状態 SDカードの/dev/disk番号を確認してunmount $ diskutil list /dev/disk0 : /dev/disk4 #: TYPE NAME
Treasure Data Platform で始めるデータ分析入門 〜8. Data Visualization Patterns 〜 Part.1 - doryokujin's blog
Treasure Data Intro for Data Enthusiast!! from Takahiro Inoue 本シリーズではデータ分析を以下の7つのレイヤーに分解し，各々について解説していくものとします。（Slide Shareの資料は常時更新されます。） Data Collection Data Storage Data Management Data Processing Data Processing Design Part.1 Part.2 Part.3 Part.4 Part.5 Part.6 Data Visualization Treasure Viewer, MetricInsights, Tableau Data Visualization Patterns Part.1 Part.2 Part.3 本日は「7. Data Visulizations」の全
TreasureDataってなんじゃ？
Treasure Dataはデータの収集、保存、管理、処理、可視化などを行えるログ解析の基盤サービスで、fluentdを使ってデータを収集し、hadoopで解析を行います。 自分も以前の記事で書きましたが、よくelasticsearch + kibanaや、splunkなどの部分がサービス化されているようなイメージです。 Treasure Dataについては、中の人が非常に詳しくブログで書かれています。 それでは実際に触ってみます。 ユーザー登録＆ログイン http://www.treasuredata.com/jp/products/try-it-now.php にアクセスして、サインアップのリンクをクリックします。 サインアップ画面が表示されるので、必要な情報を入力して登録します。 登録が終わると、確認メールが送られてくるので、確認リンクをクリックして登録完了です。 また、ログインする
Treasure Data Platform で始めるデータ分析入門 〜6. Data Processing Design 〜 Part.4 - doryokujin's blog
Treasure Data Intro for Data Enthusiast!! from Takahiro Inoue 本シリーズではデータ分析を以下の7つのレイヤーに分解し，各々について解説していくものとします。（Slide Shareの資料は常時更新されます。） Data Collection Data Storage Data Management Data Processing Data Processing Design Part.1 Part.2 Part.3 Part.4 Part.5 Part.6 Data Visualization Treasure Viewer, MetricInsights, Tableau Data Visualization Patterns Part.1 Part.2 Part.3 本日は「5. Data Processing Design
Treasure Data Platform で始めるデータ分析入門 〜6. Data Processing Design 〜 Part.3 - doryokujin's blog
Treasure Data Intro for Data Enthusiast!! from Takahiro Inoue 本シリーズではデータ分析を以下の7つのレイヤーに分解し，各々について解説していくものとします。（Slide Shareの資料は常時更新されます。） Data Collection Data Storage Data Management Data Processing Data Processing Design Part.1 Part.2 Part.3 Part.4 Part.5 Part.6 Data Visualization Treasure Viewer, MetricInsights, Tableau Data Visualization Patterns Part.1 Part.2 Part.3 本日は「5. Data Processing Design
Treasure Data Platform で始めるデータ分析入門 〜6. Data Processing Design 〜 Part.2 - doryokujin's blog
Treasure Data Intro for Data Enthusiast!! from Takahiro Inoue 本シリーズではデータ分析を以下の7つのレイヤーに分解し，各々について解説していくものとします。（Slide Shareの資料は常時更新されます。） Data Collection Data Storage Data Management Data Processing Data Processing Design Part.1 Part.2 Part.3 Part.4 Part.5 Part.6 Data Visualization Treasure Viewer, MetricInsights, Tableau Data Visualization Patterns Part.1 Part.2 Part.3 本日は「5. Data Processing Design
Treasure Data Platform で始めるデータ分析入門 〜6. Data Processing Design 〜 Part.1 - doryokujin's blog
Treasure Data Intro for Data Enthusiast!! from Takahiro Inoue 本シリーズではデータ分析を以下の7つのレイヤーに分解し，各々について解説していくものとします。（Slide Shareの資料は常時更新されます。） Data Collection Data Storage Data Management Data Processing Data Processing Design Part.1 Part.2 Part.3 Part.4 Part.5 Part.6 Data Visualization Treasure Viewer, MetricInsights, Tableau Data Visualization Patterns Part.1 Part.2 Part.3 本日は「5. Data Processing Design
Treasure Data Platform で始めるデータ分析入門 〜2. Data Collection〜 - doryokujin's blog
Treasure Data Intro for Data Enthusiast!! from Takahiro Inoue 本シリーズではデータ分析を以下の7つのレイヤーに分解し，各々について解説していくものとします。（Slide Shareの資料は常時更新されます。） Data Collection Data Storage Data Management Data Processing Data Processing Design Part.1 Part.2 Part.3 Part.4 Part.5 Part.6 Data Visualization Treasure Viewer, MetricInsights, Tableau Data Visualization Patterns Part.1 Part.2 Part.3 本日は「1. Data Collection」にフォーカス
Treasure Data Platform で始めるデータ分析入門 〜1. イントロダクション〜 - doryokujin's blog
はじめに これから全7回に渡ってTreasure Data Platformを使ったデータ分析の紹介をします。教科書はこちらになります。 Treasure Data Intro for Data Enthusiast!! from Takahiro Inoue 本シリーズの目的は2つ。 Treasure Data Platform Service の概要を理解してもらう。 本シリーズを理解すればデータ分析が誰でも容易にレポーティングが可能になる。 今やデータサイエンティスト() という言葉は，高度な分析手法を駆使してあらゆる問題を解決するプロフェッショナル集団という響きがありますが，それは本質ではありません。データサイエンティストの本質は， 意思決定者（経営者，ディレクター，マネージャー）が容易に理解できるようなシンプルかつ説得力のある分析結果を提供することができること， データ収集からレ
認知度向上が最優先課題、米トレジャーデータ ヴァイスプレジデント Rich Ghiossi氏 & Keith Goldstein氏 | IT Leaders
クラウド上で大量データの収集、分析基盤を提供する米国トレジャーデータ社。日本人がシリコンバレーで立ち上げたベンチャーとしてご存じの方も多いだろう。同社は今年の夏、事業拡大をめざして、マーケティングと事業開発の責任者を外部から招聘した。1人は、マーケティング担当ヴァイスプレジデント Rich Ghiossi氏。Amazon RedShiftの基盤技術を提供した、ParAccel社でヴァイスプレジデントを務めた人物である。もう1人、事業開発担当ヴァイスプレジデントのKeith Goldstein氏は、TalendやTIBCO Softwareで要職を歴任した。彼らの目にトレジャーデータはどう映るのか。来日した2人に話を聞いた。（文中は敬称略） ――トレジャーデータを選んだ理由は？Ghiossi：トレジャーデータのプラットフォームが、とてもエキサイティングだと思ったからだ。データ分析の世界にクラ
ビッグデータ分析の勘所─Treasure Dataイベントで見えたデータサイエンスのノウハウ | gihyo.jp
その中からTreasure Data（以下、TD）のデータ分析ノウハウについて語った田村氏、柄沢氏の発表をピックアップしてレポートします。 データを集めるのはたいへん 1つめに挙げた課題はデータ収集の問題です。田村氏は、いざデータ分析を始めてみると、集めたデータに間違いがあって、正しく集計、分析ができないということがよく起きると言います。 その原因の1つは、アプリケーションを修正した結果、出力するログが変わっていたというものです。データ分析の現場では、「業務でデータを集める人」と「データを分析する人」が異なるというのはよくあるそうです。そのため、前述のようにほかの担当者がログを分析していることをあまり意識せずに、アプリケーション開発担当者がログの内容を変更してしまうということが起こるのです。 また、データを集めるしくみが複雑過ぎる、というのも一因です。一般的にどんなサービスでも、複数のデ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
TreasureDataでカラム名に大文字が入ってしまった場合のメモ - Qiita
求人情報のリブセンス、「トレジャーデータ」でサイト分析、訪問数を2倍に
https://www.bizjournals.com/sanjose/news/2013/07/24/jerry-yang-backed-treasure-data.html
Treasure Data Gets Funding for Cloud-Based Big Data Analytics