RedshiftからAIサービスにアクセスするSUPERな方法 - KAYAC Engineers' Blog
こちらはAWS Analytics Advent Calendar 2021の1日目のエントリーです。 こんにちは！今年からアナリティクスエンジニア（自称）を名乗ろうと思っている@mashiikeです。 Amazon Web Serviceには様々な分析向けのサービスがありますが、個人的に愛してやまないサービスとしてAmazon Redshiftというクラウドデータウェアサービスがあります。 この記事では、Redshiftの機能として連携方法が提供されていない他のAWSサービス、特にAmazon ComprehendやAmazon RekognitionなどのAIサービスにアクセスする方法についてお話します。 その方法を使うことで、SQL(もしくは、PartiQL)からAWSが提供する構築済みのモデルにアクセスできるようになり、少ない工数である程度のテキスト分析や画像分析が実現できます。
Sisense blog: AI, analytics, and the future of insights
Home > Sisense blog: AI, analytics, and the future of insights By Maria Ciampa August 27, 2025 The tools to get unstuck: Self-serve analytics support When you’re building AI-powered analytics, getting the answers that you need when you need them is vital. At Sisense, we’re dedicated to empowering every user with the resources to find solutions quickly, learn new skills, and connect with a helpful…
データを一箇所に集めることでデータ活用の民主化が進んだ話 - once upon a time,
先日、この記事を読んで分析のハードルを下げること大事だよね、というのを思い出したのでつらつらと書いてみようと思います。 qiita.com 内容としては正直タイトル詐欺で、SlackからRDSにクエリ発行できるようにして、各種権限を持っているエンジニアでなくても分析できるようになったよ、という話です。 ここでいう「データ活用の民主化」というのはかっこ良く言ってみたかっただけで、「データ分析を生業にしている人以外もデータを活用してビジネスを進められるようになる」というくらいのニュアンスだと思って下さい。 「データ分析」というとアナリストの人がやること、みたいな職務が分かれている環境もあるとは思いますが、そうではない会社（前職）の一例です。 データ活用が広まった流れ 数秒〜数十秒で対話的にクエリが返ってくると、トライアンドエラーが100倍くらいできる 今まで実行計画を気にして避けていたことにガ
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