ヤマハ発動機における、Treasure Data CDPを活用した顧客情報基盤の構築 Treasure Data CDPを2018年から導入し、活用を進めてきたヤマハ発動機株式会社(以下ヤマハ発動機)。Webアクセスの分析に利用していた導入当初から、最近ではOMO(Online Merges with Offline)を実現… Read More »
トレジャーデータのマーケティング担当ディレクター堀内健后氏は、「CRM(顧客関係管理システム)領域の情報とこれまでDMPが扱ってきた広告領域の情報を結び付けた上で、企業がデータをためられるプラットフォームがTREASURE CDPである」と説明した。 これまでトレジャーデータは、ブラウザが記憶するCookie情報を基にしたユーザーの行動履歴データとセカンド・サードパーティーデータを集約し、広告配信システム(DSP、Demand-Side Platform)などと連携するTREASURE DMPを提供してきた。TREASURE CDPは、さらに企業のCRMやMA(マーケティングオートメーション)などが管理する、ユーザーIDや氏名、電子メールアドレスなど顧客データも扱える(図1)。 このTREASURE CDPを使うことで企業は、Cookieによる匿名の行動履歴データを使った広告施策だけでなく
トレジャーデータは2016年2月18日、「トレジャーデータサービス」に、オープンソースの機械学習ライブラリ「Hivemall」の機能を追加したことを発表した。 Hivemallは油井誠氏が中心となって開発してきたオープンソースの機械学習ライブラリ。油井氏は2015年4月にトレジャーデータに転職、以後もこのプロジェクトを推進している。 トレジャーデータは、今回の発表について、「Hivemallには、ロジスティック回帰等の回帰分析やランダムフォレストによるクラス分類、行列因子分解を利用したレコメンデーション等のさまざまな機械学習アルゴリズムが実装されており、利用者は複雑なプログラミングをすることなく、HiveQL クエリを使って学習から予測まで機械学習の一連の処理を実行できる。トレジャーデータサービスに格納されたデータに対して、直接、機械学習処理を効率的に扱うことが可能であり、機械学習の導
Treasure DataのデータをTableau Serverに直接Publishする|Tableau Software Tips&Viz Advent Calendar 2014 #22 #tableau 2014年アドベントカレンダー『Tableau Software Tips&Viz(全部俺) Advent Calendar 2014』22日目です。Tableau Softwareに関する機能紹介、便利ネタや可視化ネタ等を毎日1本ずつ計25本、『1人(全部俺)』で担当してお届けしています。 Tableau Software Tips&Viz(全部俺) Advent Calendar 2014 - Qiita 昨日21日目の投稿ネタは『Tableau成果物の共有方法について』でした。 Tableau成果物の共有方法について|Tableau Software Tips&Viz Adve
「TreasureDataの2015年を新機能で振り返る」でも触れられておりますが、2015年にリリースされたオプションサービス「DataTanks」についてご紹介致します! トレジャーデータがホスティングするデータマートのオプションサービスです。 主に以下のような特徴がございます。 TDが保守・運用を行うPostgreSQL(9.4)に準拠したRDB 外部データラッパ(FDW)の利用が可能 トリガ、ストアドプロシージャ等の作成が可能 テーブル単位で行指向/列指向ストレージの選択が可能 VPN接続が可能 (プランにより異なる部分もございますので、詳しい内容についてはお問い合わせ下さい。) DataTanksを利用頂くことで、今までトレジャーデータ(PlazmaDB)が苦手としていた「多数のセッションからの頻繁なアクセス」や「レコード単位での更新」というポイントを補完できるようになります。
マーケティング担当の田村です。トレジャーデータというと FluentdとかEmbulk使って巨大なアプリやログデータを投げ込む SQLでとにかく集計しまくる。 ~TD_TIME_RANGEの設定を忘れてJobが終わらない~ Data Tanksとか、Redshiftとか、Google Spreadsheetに整ったデータを書き出して、レポート作成したり、アドホック分析の結果を見てPDCAを回す みたいな使い方が多いかと思います。ユーザー層としても、データサイエンティストやデータアナリスト、あるいは彼らをサポートするデータエンジニアやインフラエンジニアの方がメインかと思います… が、断言しましょう。2016年、一番トレジャーデータのユーザーとなるべきは、プランナー・販促担当者の方々です。以下、ちょっとした製品紹介も含め、どうデータを組み合わせると、より効率のよいマーケティングや販促キャンペー
追記: 12/2 18:38 こちらの記事は当初Livesense Advent Calendar 2015の2日目の記事として投稿しましたが、会社の大先輩であるy-kenさんに後押しされて、急遽Treasure Data Advent Calendar 2015の2日目としても登録させていただきました。 進捗どうですか? なんて、しょっちゅう言われるのイヤですよね。 今日はそうならないようにKPIを見える化するためのお手軽な方法を書きます。 要約 Treasure Dataの出力先をGoogleスプレッドシートにして、INDIRECT()関数を利用した集計Sheetでグラフ作って公開すると、KPIが可視化されるので、ビジネス的にもチームのモチベーション的にもいい感じ。 KPIを可視化しよう 僕の所属する転職会議メディアグループでは、過去にもこんな感じのプロジェクトを発足させてKPIの向上
日本最大のレシピ情報サイト クックパッド クックパッドは日本でNo.1のレシピ情報サイトです。1,500万以上のユーザーと100万以上のレシピがあり、レシピの検索と共有に関するマーケットを独占しています。 事実、クックパッドの内部調査によれば、20代・30代の日本人女性の約半分はレシピとクッキングアドバイスのための主要なソースとして使っています。 それでは、クックパッドはどうやって適切な時間に適切なレシピを提供しているのでしょうか?簡潔に答えるとすると、「ユーザーに関するほとんどすべての種類のデータを集めているから、ということになります。」より詳細の回答は、この記事の残りの部分をどうぞ。 分析のための共有MySQL クックパッドのWebアプリケーションは人気のオープンソースのフレームワークであるRuby on Railsで書かれています。クックパッドは月間2,000万のユーザーをさばくため
はじめに ここ一ヶ月弱、Treasure Dataへデータを送ったり、取得したりするアプリを開発しているt.hondaです。 今回はタイトル通り、Treasure DataにデータをBulk importする時に注意したいポイントについて書きたいと思います。 アプリからBulk importするときは、前回の記事に書いたようにコマンドを投げて行っているので、コンソールからBulk importを行う際にも当てはまるポイントだと思います。 実行環境について Treasure Data Tools Beltのバージョン0.11.2を使用しています。また以下は、基本的には「td import:auto」コマンドを使用しています。 ポイント 1.対象テーブルのカラム名、型を明示する 「td import:auto」コマンドの以下のオプションで、importするデータのカラム名、型を指定することがで
{"serverDuration": 35, "requestCorrelationId": "b45a8231fbaabbfb"}
cloudpackエバンジェリストの吉田真吾(@yoshidashingo)です。 最近、Treasure Data をいじってます。 CDP(カスタマーデータプラットフォーム)のトレジャーデータ - 散らばった顧客データをひとつにまとめる。 - Treasure Data 大量にデータをアップロードしたい ログのデータをtd-agentを使ってTDにためて行く方法については情報が多いですが、検証や過去データの移行などで一度に大量のデータをTDに入れてしまいたいというニーズも一定数あると思います。 TDに大量にデータをアップロードするときは、データをmsgpack形式に圧縮してからアップロードできる td import 機能を使いましょう。 http://sstd-bigdata.blogspot.jp/2013/09/treasuredatatd-importprepare.html ト
Treasure Data,昔はTreasure Agent(Fluentd)を中心としたデータインポートがメインでしたが,今では他の方法も増え,より簡単にデータをインポートできるようになっています.この記事ではそれらの概要を一通り眺められるようにしたいと思います. 現状データインポートには大まかに以下の方法があります. Treasure Agentによるインポート TDロガーによるインポート JavaScript SDKによるインポート モバイル SDKによるインポート Web Consoleからのファイルアップロードによるインポート tdコマンドを使ったインポート 以下,それぞれを簡単に見ていきたいと思います. Treasure Agentによるインポート 広く使われているFluentdベースでのインポートです.fluent-plugin-tdを使いTreasure Dataへとデータ
Announcing Data Tanks: Faster Reporting and Unlimited Connectivity Announcing Data Tanks: Faster Reporting and Unlimited Connectivity Last modified: May 16, 2019 Announcing Data Tanks: Faster Reporting and Unlimited Connectivity Today I’m happy to announce a new addition to Treasure Data’s world-class analytics infrastructure: Data Tanks. Data Tanks provide easy access to your aggregated metrics t
トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 3月11日と12日の二日間で、Treasure Dataのエンジニアによるイベント Treasure Data Tech Talk 〜クラウドサービスを支える技術〜を開催いたしました。 Treasure Data Tech Talk 〜クラウドサービスを支える技術〜 http://eventdots.jp/event/373902 Treasure Data Tech Talk 〜クラウドサービスを支える技術〜 “The Deep Day” http://eventdots.jp/event/387738 二日間で200名以上の方に参加していただき、私たちも非常に貴重な時間を過ごすことができました。 参加者の皆様、会場を提供をしてくださったフリークアウトさんとDeNAさん、またイベント開催にご協力頂きましたdots
*トレジャーデータはデータ収集、保存、分析のためのエンドツーエンドでサポートされたクラウドサービスです。 Treasure Data Intro for Data Enthusiast!! from Takahiro Inoue 本シリーズではデータ分析を以下の7つのレイヤーに分解し,各々について解説していくものとします。(Slide Shareの資料は常時更新されます。) Introduction Data Collection Data Storage Data Management Data Processing Data Processing Design Part.1 Part.2 Part.3 Part.4 Part.5 Part.6 Data Visualization Treasure Viewer, MetricInsights, Tableau Data Visuali
*トレジャーデータはデータ収集、保存、分析のためのエンドツーエンドでサポートされたクラウドサービスです。 トレジャーデータのOEM提供するMetric Insights が大幅にアップデートされましたので改めて紹介します。 過去の紹介記事はこちらです。 Treasure Data Platform で始めるデータ分析入門 〜7. Data Visualization 〜 Metric Insights - Treasure Data JP 公式ブログ 前回の紹介記事と見比べてみれば自明ですが,精錬したユーザーインターフェースに変わりました。 特徴 Metric Insightsの特徴はまず,全体構成が1つ1つの独立したウィジェットで構成されていることです。各々のウィジェットには設定ボタンがあり,そこに データソース(Treasure Service, My SQL, No SQL, Sal
こんにちは。Treasure Dataの斉藤です。出張中に時間ができたのでシアトル空港でこの記事を書いています。日本語でブログを書くのはものすごく久しぶりなのですが、Treasure Dataの列志向(columnar)圧縮ストレージであるPlazmaDBについて紹介していきたいと思います。 Treasure Dataでは2014年現在まで5兆(trillion)件を超えるレコードが取り込まれており、一秒あたりでは40万以上(!)のレコードを処理しています。 2013年のTwitterでは1秒あたり5,700 tweets処理していたとのことなので、その処理量の大きさが実感できるのではないでしょうか。この量のレコードをそのまま蓄積するのではストレージ量が膨大になってしまいますので、Treasure Dataではレコードを列分解し、MessagePack形式に変換+圧縮処理を施すことでデータ
Treasure Data(以下、TD)に入社して早2週間が経ちました。 入社してから、平成14年度IPA未踏ユース第1期で同期でスーパークリエイタであった西田さんがTDで働いているのを知りました。MapReduceやHadoopが登場した頃、「Googleを支える技術」という技術書*1でお世話になったのですが、いつの間にかTreasure Dataを支える人になっていたんですね*2。 Googleを支える技術 ?巨大システムの内側の世界 (WEB+DB PRESSプラスシリーズ) 作者: 西田圭介出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2008/03/28メディア: 単行本(ソフトカバー)購入: 47人 クリック: 1,166回この商品を含むブログ (374件) を見る TDではおかげさまで結構なペースでお客さんが増えていて事業規模拡大に備えて幅広い職種で人材募集中です。今回はTDのバッ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く