エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
データウェアハウスを解説!AmazonRedshiftとBigQueryの料金、特徴を比較 | よくわかるAWS・クラウド
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
データウェアハウスを解説!AmazonRedshiftとBigQueryの料金、特徴を比較 | よくわかるAWS・クラウド
ビッグデータ分析をする上で基盤となるシステムのインフラをクラウド化することは必要不可欠となり、こ... ビッグデータ分析をする上で基盤となるシステムのインフラをクラウド化することは必要不可欠となり、ここ数年でデータ分析利用のためのサービスは多くなりました。インフラでクラウドを利用するにも選択肢はいくつもあり、選定の担当者は導入前には迷うところだと思います。 今回は、様々なシステムからデータを収集、整理、保管する際に利用するデータタウェアハウスについての概要をご紹介します。また、後半ではデータ分析に利用されることが多いプロダクトとしてAWSが提供しているAmazon RedshiftとGoogleが提供しているBigQueryについて、料金と用途の点から比較していきます。本記事は、技術者ではないけれど、データ分析について意思決定に関わる方や興味を持つ方向けの記事となっています。 データウェアハウス(DWH)とは データウェアハウス(DWH)は直訳すると「データの倉庫」となります。データウェアハ