Vertex AI の最先端マルチモーダル モデルである Gemini 1.5 Pro をお試しになり、100 万トークンのコンテキスト ウィンドウで何を構築できるかご確認ください
この記事は、GA4データとWEBアプリケーションで蓄積された購買情報などのデータを結合し可視化する例を紹介しております。 アーキテクチャ (だいぶシンプルにしています。CSVはGCSにある想定です。) データはCSVデータ(顧客の購買情報をイメージしてください)、Google Analytics、Google 広告のデータがあることを想定しています。 データの流れとしてはBigQuery Data Transfer Service を活用して一つのDWHにまとめます。 まとめた後はスケジュールクエリでデータマートを作成します。 データマートを作成した後はLooker Studioから接続して可視化します。 課題 企業で蓄積されたデータの多くは、各所に分散して保存されており利用しづらい状況がありました。 また、データを利用するにあたりシステム部に連絡をしてアドホック的にクエリを実施し、データ
どうも!DA部の春田です。 先日までre:Invent2020のAnalytics系のセッションレポートを書いていたのですが、海外企業のほとんどがデータポータルなるものを構築・稼働させていた点が印象的でした。このデータポータルを構成する要素の中でも、最近データカタログというサービスが注目を集めており、まだ成熟しきっていない分野ですが、探してみると新興OSSが結構見つかるんですよね。 さて、その中でも今回はLinkedIn製のOSSデータカタログ、DataHubについてご紹介していきたいと思います。 DataHubとは? DataHubは一言で言うと、データソースのメタデータの検索とディスカバリーを実現するツールです。LinkedIn社の長年のメタデータ管理の経験の末、設計思想として以下の5点が掲げられています。 DataHub: A generalized metadata search
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