DatabricksとSnowflakeの比較：2023年の今、データ分析にはどちらが適しているのか
Databricksのデータクラウドプラットフォームには、ビッグデータの処理、機械学習、AIの用途向けの統合された分析ワークスペースが用意されています。このプラットフォームはApache Sparkを基盤としています。Apache Sparkは、膨大なデータの処理と分析用に設計された、オープンソースのResilient Distributed Datasets（RDD）フレームワークです。そのため、Databricksのユーザーは大規模なデータ処理と分析タスクを簡素化できます。 Snowflakeも、データの保存、管理、分析を目的とした、単一プラットフォームのフルマネージドクラウドソリューションです。Snowflakeは大規模並列処理（MPP）に対応しているため、データの高速なクエリーと分析が可能です。Snowflakeは、AIやML、データウェアハウジング、データレイク、Unistore
データエンジニアと分析エンジニアの比較：自分に合ったキャリアの選び方
1年と少し前、私はデータエンジニアとしての自分の役割に行き詰まりを感じていました。大学ではビジネスを専攻していたので、その方面ともっとつながりを深めたいと考えていたのです。データエンジニアとしての仕事は楽しかったのですが、もっと柔軟で創造的なことをしたいと思っていました。自分が何をすべきか決められている仕事ではなく、ビジネスの意思決定に関わりたかったのです。データエンジニアであった私は当時、あらかじめ戦略的に決められている仕事をこなしているばかりのようで、優先順位の決定やビジネスのニーズについて、自分には発言権がないように感じていました。 そこで私は、戦略的なデータ決定、ウェアハウスアーキテクチャー、データモデルの自動化といった、自分が携わってみたいタスクが日常的にもっと発生するポジションを探して、いろいろなデータエンジニアのポジションに応募し始めました。ご想像いただけると思いますが、ビジ
モダンデータスタックを構築するためのベストプラクティス10選
どの企業も財政の引き締めを図っていますが、データだけは例外です。 モダンデータスタックに不況の兆しは見えず、SnowflakeのCEOであるFrank Slootmanは、年次ユーザーカンファレンスで、雇用計画に遅れが出ることはないだろうと述べています。CNBC技術委員会の幹部は、テクノロジーへの投資はコストセンターではなく、ビジネスの推進力であると指摘しました。さらに、Foundryのクラウドコンピューティング年間調査では、クラウドアナリティクスが最大の成長要因として挙げられています。 デジタル経済がこのデータ分野の成長を後押ししています。一方、特にモダンデータスタックでは、俊敏性とTime to Value（価値実現までの時間）が技術者やビジネスリーダーを鼓舞する要素となっています。 この記事では、モダンデータスタックをいち早く採用した企業によるベストプラクティス10選をご紹介します。
すべてのエンジニアが知っておくべき分析エンジニアリングツール5選
分析エンジニアリングの分野に足を踏み出そうとしていますか。分析エンジニアは、データチームの中でも比較的新しい役割です。データエンジニアとデータアナリストの間に位置します。分析エンジニアの特徴として、技術とビジネスに精通し、学習意欲が旺盛なことが挙げられます。主な役割は、最新のデータツールを学んでデータスタックに導入することです。 データスタックは、データの取り込み、変換、オーケストレーション、ビジュアライゼーションといった、さまざまなツールで構成されます。 どのツールから始めるべきかを判断するのは大変です。まだ右も左もわからないときは特にそうですが、ほとんどの場合、1つの種類のツールを覚えてしまえば、他のツールにも簡単に順応して覚えることができます。一番重要なのは、何かを学び始めることです。とはいえ、データスタックの各レイヤーには主要な役割があるため、そこから始めることをおすすめします。ほ
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What defines the modern data stack and why you should care