私が妄想している最強のデータ基盤2023
新年になったので今年のやりたいことをまとめようと思いたち筆をとっています。単にやりたいこと書いてもただのポエムになってしまうので、私が今時点で妄想している最強のデータ基盤を描いて、その中でまだ触ったことのない技術を今年触っていこうという意気込みを最後に書こうと思います（意気込みだけにならないように頑張りたいです！） まだ触ったことないものもあるので妄想しているレベルです。 アーキテクチャ図 まず最初に結論から書いていきます。 なぜこのアーキテクチャが最強と思うのか データ基盤として機能を分けると以下の6つの領域に分かれると思っています（もう少し細かく分けることもできたりします。例えばDMBOKとかではホイール図で11の領域に分けたりしています） データ基盤の領域 主に関連するDMBOKの知識領域 主担当
「時系列分析」にはグーグルやフェイスブックが考案した最新手法がお薦め
ビジネスでデータサイエンスを活用するシーンとして、過去データを使って将来を予測するタイプの問題がある。商品販売数や店舗売上高など、折れ線グラフを使って表現するようなデータ（時系列データ）に基づいた時系列分析だ。過去の販売データに基づいて翌月の発注量を決めたり、3年後など中長期の計画を策定したりするのに使う。今回は、この時系列分析に活用しやすい3つのアルゴリズムを見ていこう。 Prophet
セルフサービスBIを支えるBIシステムについて - techtekt
データ共通BITA部の玉井 孝平です。 2021年2月のtechtektのインタビュー記事、法人顧客に向き合うすべての社員をサポート！―BIツールの導入・普及のウラガワにて、パーソルキャリアにおけるPower BI活用事例についてご紹介いただきました。 我々データ共通BITAでは、分析、可視化業務担当者に合ったツールを提供すべくTableau、Power BIを中心とした環境を提供しています。今年度、Power BIの実行環境のリニューアルを行ってきました。呼び難いため以降、BI（ビーアイ）システムとします。今回はそのアーキテクチャに着目して紹介します。 BIシステムとは BIシステムをリリースしたのは2017年下期に遡ります。現在のBIシステムと区別するため、旧世代BIシステムとでもしておきます。 世の中に目を向けると、当時のBI界隈はセルフサービスBIって話題がどこに行っても飽きるくら
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