Google Cloud の CDC サービスを活用した請求フローの構築 - Repro Tech Blog
はじめに こんにちは。新規事業のプロダクトマネジメントを担当している taison です。 先日、顧客への請求金額を算出するために日々実行しているデータフローを刷新しました。 その際に Datastream という Google Cloud が提供する CDC サービスを活用したことで、構築・運用が楽になったのでご紹介します。 なお今回は開発にご協力いただいている 株式会社 Rabee の abyssparanoia さんの提案・検証があって実現したので、ここで感謝させていただきます。 全体像 それまではとある BI ツールを活用して、請求根拠となるデータを各内容にあわせて出力するデータフローを組んでいました。 下図のように、プロダクトの RDB（アプリケーションデータ）そのものに直接接続し、BI ツールで生成したクエリを定期的に実行することで要件を満たしていました。 ただ、おかげ様で事業
事業計画を立てる上で必要なプロセスをシステム化し改善した話 - pixiv inside
こんにちは。プラットフォーム開発部兼財務データ企画部のshigeniiと申します。 普段はデータ基盤の運用保守、および、全社的なデータ活用やデータ駆動推進を担当しています。 今回は、財務に関する情報の収集からその可視化までの過程をシステム化することで、事業計画や予算策定のプロセス改善に結び付けた我々の取り組みについて、システム化に焦点を当てながら書き綴りたいと思います。 この記事がバックオフィス業務において、同じような課題を抱えている方に少しでもご参考になれば幸いです。 経緯 財務レポート可視化プロジェクト システム化にあたっての具体的な取り組み Before After システム化にあたっての課題 今回の対応 全体的なシステム構成 財務レポートを作るまでのながれ 説明1．各業務システムのデータを取得 説明2．マスタ情報の取得・作成 説明3．データの加工・突合機能 説明4．データに対するセ
Looker Studioの魅力と便利な使い方を紹介します - yasuhisa's blog
初めて使ったBIツールはLooker Studioのid:syou6162です。これまでTableau / Looker(≠ Looker Studio) / Metabase / Redash / Connected Sheetsなど色々なBIツールを触ってきましたが、不満は色々ありつつも個人的に一番しっくりきて愛着があるのはLooker Studioです。このエントリでは、その魅力と便利な使い方や注意点について書きます。例によって、社内勉強会向けの内容を外向けに公開しているため、内容の網羅性などは特に担保していないことにご注意ください。 Looker Studioの魅力 利用のハードルが限りなく低い & Google Workspaceとの連携が便利 複雑過ぎることができないので、諦めが付けやすい ちゃんとBIツールになっている Looker Studioの便利な使い方 多様なデータソ
全社データ活用基盤をTreasureDataからBigQueryへ移行しました - Leverages データ戦略ブログ
はじめに こんにちは。データエンジニアリンググループの森下です。今回は、私がプロジェクトマネージャーとして約3年間かけて実施した、TreasureDataからBigQueryへの全社データ活用基盤移行プロジェクトについてお話します。このプロジェクトは、全社で1日あたり数千件のクエリが実行されるデータ基盤を移行するという大規模なもので、関係者の数は200〜300人に上りました。プロジェクト期間中は、データ活用基盤の技術調査から始まり、関係者への説明や調整、データ移行、クエリ移行、ETLやReverse ETLに使用する各種ツールの導入など、本当に多くのタスクがありました。 プロジェクト背景: TreasureData導入とその課題 TreasureData導入の背景 2024年時点ではGoogle BigQueryを使用していますが、その前の環境が導入された背景を説明します。 2018年12
データ基盤を支える技術
主にクラウドの話してます - 広島 での登壇資料です。 https://omoni-cloud.connpass.com/event/315682/
入社４ヶ月でBigQueryの課金額を減らすために考えたこと - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog
データ分析基盤室の otobe（𝕏@UC_DBengineer） です。 事業規模が拡大し、大規模なデータの管理が必要になるにつれて、SnowFlake や BigQuery のようなハイパワーな DWH サービスでデータを加工するケースは多いです。 その際、想定外な高額請求が起こる原因のひとつに、クエリが最適化されておらずスキャン量が増大しているケースがあります。 そのため、クエリのスキャン量を監視・管理することが課金額を減らすうえで有効な手段となることがあります。 本記事では、前半で BigQuery で課金されるスキャン量を監視・管理するまでのプロセスを振り返り、 後半で BigQuery の課金額を減らすために簡単にチェックできることについてお話しします。 BigQuery クエリにおけるスキャン量を監視・管理するに至った理由 BigQuery の課金額が想定より大幅に増加してい
データカタログ特集 データ利活用に向けたアーキテクチャ6選 - Findy Tools
整備したデータ基盤を、事業部や会社全体で活用に持っていく中で「データカタログ」の必要性が増々注目を集めています。 今回は、データカタログを導入し、データ利活用に挑んでいる6社に、アーキテクチャの工夫ポイントからデータカタログ導入によって得られた効果などを伺いました。 ◆目次 株式会社10X 株式会社ビットキー 株式会社エブリー 株式会社Luup Sansan株式会社 株式会社ZOZO 株式会社10X 事業内容 10Xでは「10xを創る」をミッションとし、小売向けECプラットフォーム「Stailer」の提供を通じて、スーパーやドラッグストア等のオンライン事業立ち上げ・運営支援を行っています。Stailerでは業務構築におけるコンサルティングから、必要な商品マスタやお客様アプリ・スタッフ向けのオペレーションシステム等の提供、配達システムの提供、販売促進の支援など、データを分析しながら一気通貫で
分析基盤へのデータ連携処理をEmbulkからAmazon Aurora S3 Export機能に切り替えた話 - BASEプロダクトチームブログ
はじめに こんにちは！Data Platformチームでデータエンジニアとして働いている @shota.imazeki です。 分析基盤の構築・運用などの側面から社内のデータ活用の促進を行っています。 BASEではAurora MySQLにあるデータをEmbulkを用いてBigQueryに連携しています。BigQueryへ連携されたデータは分析基盤としてLookerなどを通して社内利用されています。 このデータ連携処理にはいくつかの課題があり、それを解決するためにEmbulkからAurora S3 Export機能を用いた連携処理に切り替えることにしましたので、それについて紹介していきたいと思います。 ※この切り替えについては現状、試験的に一部のDBのみの切り替えとなっていますが、運用上の大きな課題が出てこなければ徐々に切り替えていく予定です。 切替前のデータ連携処理 先述した通り、BAS
ログ調査基盤を構築してみた
こんにちは。 株式会社ココナラのインフラ・SREチーム所属の かず です。 システム運用において、有事の際に迅速かつ適切なシステム稼働状況の確認は欠かせません。 その手段の1つとして、ログの調査や分析の効率化は切っても切れない関係です。 システムが成長するにあわせ、ログの種類や量が多くなり、結果としてログの調査や分析が難しくなるのはよくある話かと思います。 弊社でもサービスのグロースに伴って、ログの種類や量が多くなり、結果としてログの調査や分析で課題を抱えていました。具体的には以下の2点です。 ログから原因調査を行うには、複数ログを横断・突き合わせが必要 ログの追跡に必要な情報がログに出力されない場合がある そこで、課題への対応としてログ調査基盤の構築を行いました。 本記事では背景や苦労したこと、効果についてご紹介します。 複数ログの横断調査実現に向けて ログ調査基盤の構築 苦労したこと
dbt exposureによるデータ基盤アウトプットの登録を自動化しました - Timee Product Team Blog
はじめに 課題感・背景 使用しているBIツールについて BIツールの使用ボリューム感について やったこと：概要 やったこと：詳細 referenced tableにテーブル名ではなくdbtモデル名が入るようにしたことについて 各種アウトプットの公開設定をmeta情報として付与する方針としたことについて tagを追加してexposureの検索性を向上させたこと exposureのnameにシートとダッシュボードのタイトルを反映する方針にしたこと 今後の発展 保守運用の設計 カラムレベルリネージュ ✖️ exposure おわりに We're Hiring!! はじめに こんにちは。okodooonです！！ データ基盤を参照したアウトプットが社内に溢れかえっていませんか？ 弊社は追いきれていないLookerStudioやConnectedSheetがめちゃくちゃ溢れかえっていました。 そんな折
データ分析基盤まとめ（随時更新）
はじめに データ分析基盤の資料を力尽きるまで追記していきます。 構成図にあるアイコンや記事の内容から技術要素を調べて記載していますが、不明分は未記載にしています。修正のコメント頂ければ助かります。 あと、この記事追加してっていう要望も歓迎いたします。 テンプレート 記事公開日 : 会社名（サービス名） データソース : データ処理 : アウトプット : 画像 URL 2025年 2024/03/14 : 株式会社エス・エム・エス（カイポケ） データソース : Amazon Aurora データ処理 : Datastream、BigQuery、dbt アウトプット : Looker Studio 2024/03/12 : 株式会社マイナビ データソース : SQL Server、Amazon S3 データ処理 : Embulk、Amazon MWAA、Apache Airflow、Snowf
BigQuery Emulator をアップデートしました - Route54
BigQuery Emulator の v0.6.0 をリリースしました。 今回のリリースでは、Recidiviz社 の @ohaibbq さんが多大な貢献をしてくださいました。Recidiviz社ではかなり前から BigQuery Emulator を使ってくれているようで、以前から Issue や DM などでそのことを伝えてくれていましたが、@ohaibbq さんが今Qエミュレータの改善にコミットできるということで、 Recidiviz社側で fork して使っていたものに加えていた patch をたくさん送ってくれました。 かなり多くの改善が入っているので、以前エミュレータを試して動かなかったクエリを再度試す良い機会かなと思っています。 @ohaibbq さんからは、嬉しいことに今後も貢献してくださると言っていただけているので、今後の改善も速いペースで進んでいくと思います。素晴らし
次世代データ基盤：データレイクハウスを Google Cloud で実現する
はじめに こんにちは、クラウドエース データソリューション部の松本です。 普段はデータ基盤や MLOps の構築をしたり、Google Cloud 認定トレーナーとしてトレーニングを提供しております。また、昨年は Google Cloud Partner Top Engineer 2024 に選出されました。今年も Goodle Cloud 界隈を盛り上げていけるよう頑張っていきたいと思います。 クラウドエース データソリューション部 について クラウドエースのITエンジニアリングを担う システム開発統括部 の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのが データソリューション部 です。 弊社では、新たに仲間に加わってくださる方を募集しています。もし、ご興味があれば エントリー をお待ちしております！ 今回は、次世代データ基盤であるデ
Vertex AIとBigQueryでつくる、簡単ベクトル検索&テキスト分析システム | DevelopersIO
Vertex AIパイプラインを使うことで、BigQueryおよびBigQueryから参照できるデータを対象にしつつも、Google Cloud Pipeline ComponentsやVertex AIメタデータなどVertex AIの機能の恩恵もできるだけ受けることができます。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの鈴木です。 BigQueryでは、Vertex AIと連携して格納したデータを生成AIで処理することが可能です。 例えばテーブルに格納済みのテキストをもとに埋め込みベクトルや別のテキストを生成することができます。 特に埋め込みベクトルがあれば興味があるテキストに類似したテキストをBigQuery内で検索し、類似レコードの特徴から関心のあるテキストを分析することもできます。また、RAGに使用することもできます。 今回はBigQueryとVertex AIを使って、テー
BigQueryでクエリ一撃で29万円溶かしたけど助かった人の顔
SolanaのPublic DataをBigQueryで取得したかった# えー、お笑いを一席. ブロックチェーンSolanaのデータがGoogle Cloud BigQueryで使えるようになったというニュースをたまたまネット推薦記事でみかけた1. おや, 面白そうだ. ちょっとやってみようかな… BigQueryはさわるのが１年以上つかってないかも, どうやるんだっけ… とりあえずカラムとかサンプルでちょっとデータをみたいよな, こんな感じだっけか？ とりあえず動かしてみよう, ポチッとな. … 5秒でレスポンスが帰ってくる. おー、速い. えーっと, あれ課金データ309TB？！ いちげきひっさつ、ハサンギロチン2. BigQueryでクエリ一撃5 秒で29万円溶かした人の顔# 話題の画像生成AI, DALL･Eをつかって BigQueryでお金溶かした人の顔を表現してもらった3. あ
BigQuery で Vertex AI の LLM を使用して SQL のみで RAG を構築する
はじめに こんにちは、Google Cloud Partner Top Engineer 2024 を受賞いたしました、クラウドエース データソリューション部の松本です。 クラウドエース データソリューション部 について クラウドエースのITエンジニアリングを担う システム開発統括部 の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのが データソリューション部 です。 弊社では、新たに仲間に加わってくださる方を募集しています。もし、ご興味があれば エントリー をお待ちしております！ 今回は、BigQuery で Vertex AI の LLM を使用して SQL のみで RAG を構築する方法についてご紹介します。 この記事はこんな人にオススメ BigQuery の SQL のみで LLM を使った問合せシステムを構築したい BigQue
BigQueryでクエリを書いたときにハマった罠集 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
自分がなんとなくBigQueryのクエリを書いていてハマった罠について列挙しておきます。 ドキュメントをちゃんと読めば書いてあったりするのですが、普段はそこまで細かく見てなかったりするんですよね……。 BigQueryのカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiita の16日目の記事です。 CAST(value AS INT64) は切り捨てではない 他のプログラミング言語などをやっているとなんとなく整数型にキャストすると切り捨てのような気がしてしまいますがBigQueryは違います。 四捨五入的な挙動になります。 SELECT CAST(1.5 AS INT64) -- => 2 Returns the closest integer value. Halfway cases such as 1.5 or -0.5 round away from zero. h
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BigQuery データ キャンバスでデータモデリングしてみた / I tried data modeling with BigQuery Data Canvas
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BigQuery クエリ - pokutuna
