Acompanyはプライバシーに関する技術とリスク分析に精通した、プライバシーデータ利活用パートナーです。『AutoPrivacy DataCleanRoom』や『AutoPrivacy Governance』の提供をはじめとして、プライバシーガバナンス支援やプライバシーテックの研究開発をしています。Acompanyはプライバシーデータの利活用によるビジネスインパクトの最大化を実現します。
SNSで「頂き女子りりちゃん」などと名乗り、発信していた渡辺真衣被告=動画投稿サイト「ユーチューブ」より 「頂き女子りりちゃん」を名乗り詐欺マニュアルを販売し、自身も男性から現金をだまし取ったとして詐欺罪などに問われた渡辺真衣被告(25)に対し、名古屋地裁は22日、懲役9年、罰金800万円(求刑・懲役13年、罰金1200万円)の有罪判決を言い渡した。大村陽一裁判長は「ホストらの売り上げに貢献するために資金を得たいという動機は身勝手で、くむべき余地はない」と非難した。 判決によると、渡辺被告は2021年3月~23年8月、マッチングアプリなどで知り合った男性3人の好意につけ込み、現金計約1億5580万円を詐取した。また、女子大学生に詐欺マニュアルを販売し、男性2人から計1065万円を詐取するのを手助けするなどした。 判決は、被害者の中には貯蓄を取り崩したり、生命保険を解約したりして金銭を工面し
導入から8カ月で電子化率100%を達成年間72,000枚以上の請求書支払処理を電子化し働き方の多様化と業務効率向上を実現 多くの人に愛されるポッキー、ビスコなどの菓子類の製造・販売を手がける江崎グリコ。働き方の多様化に取り組む中でコロナ禍に直面した同社は、請求書の電子化を目指してOpenText Archiving and Document Access for SAP Solutionsを導入。導入から8カ月で請求書処理の電子化率100%を達成しました。さらに年間72,000枚以上のペーパーレス化とフルリモートワークによる請求書処理において16,000時間の工数削減を見込んでいます。 江崎グリコは2022年に創立100周年を迎えた食品メーカーで、現在は国内グループ全10社、海外グループ18社でGlicoグループを形成しています。 同社は働き方改革の一環としてテレワーク環境の整備を進めてい
国際的な人材獲得競争が激化する中で、イノベーションを起こす高度専門人材の育成・獲得・活用が重要であり、そのために、博士人材と女性理工系人材の育成・活躍に注力すべきだとする。そして、経済界、教育界、政府などが連携・協働して取り組むことが重要としている。 文部科学省は、2024年3月26日に、「博士人材活躍プラン~博士をとろう~」を取りまとめた。人口100万人当たりの博士号取得者を40年までに現在の3倍に増やす、優れた博士人材の昇格ペースを加速する、そして、産業界には採用拡大と処遇改善を働きかける、としている。 経済産業省の研究会は、2001年3月に「産学イノベーション人材循環育成研究会 審議のまとめ」を公表している。これは、産業界における理系の博士人材の活躍促進についての議論を取りまとめたものだ。
Aviator Platform あらゆるタイプの大規模なデータセットを処理、整理、分析するエンタープライズグレードのプラットフォームで、よりスマートな意思決定を可能にする
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2024年 9月 27日開催 Hiltiと IDCの特別対談: 継続的なビジネス変革におけるプロセスとエンタープライズ可観測性のもたらす指数関数的価値増加
お菓子で有名な江崎グリコがSAP S/4 HANAへの切替えに失敗して冷蔵品の出荷を 4月19日から5月中旬まで停止するとしています。同社は4月3日に旧基幹システムから SAP S/4 HANAに切替えたところシステム障害が発生し、4月18日から再開していましたが、再度、データ不整合などの障害が発生していました。 江崎グリコ 「プッチンプリン」「カフェオーレ」など全冷蔵商品が出荷できず | NHK | 小売業 ネット記事によると、元々グリコはSAP ERPを使用していたので、SAP ERP→SAP S4 HANAへの刷新だったことが考えられます。https://www.jsug.org/2022casestudy/opentext いずれにしても、システム再開を約1ヶ月後としていることから、一般論としてはちょっとした「データ移行ミス」や「SAP標準機能のバグ」とは考えにくいです。大規模SA
Lambda レイヤーは、補助的なコードやデータを含む .zip ファイルアーカイブです。レイヤーには通常、ライブラリの依存関係、カスタムランタイム、または設定ファイルが含まれています。 レイヤーの使用を検討する理由は複数あります。 デプロイパッケージのサイズを小さくするため。関数コードとともにすべての関数依存関係をデプロイパッケージに含める代わりに、レイヤーに配置します。これにより、デプロイパッケージは小さく整理された状態に保たれます。 コア関数ロジックを依存関係から分離するため。レイヤーを使用すると、関数コードと独立して関数の依存関係を更新でき、その逆も可能となります。これにより、関心事の分離が促進され、関数ロジックに集中することができます。 複数の関数間で依存関係を共有するため。レイヤーを作成したら、それをアカウント内の任意の数の関数に適用できます。レイヤーがない場合、個々のデプロイ
re:Invent 2018で発表されたLambda Layersを利用し、共通のコンポーネントを集中的に管理し、他アカウントのLambda関数から利用する方法を紹介します。 はじめに re:Invent 2018で発表されたAWS Lambda Layersを利用すると、複数のLambda関数が利用するような共通ライブラリを外出しして管理出来ます。 さらに、外出したレイヤーは、他のAWSアカウントからも利用出来ます。 今回は、作成したLambda Layerを他のAWSアカウントと共有する方法を紹介します。 ポイント Layerのバージョンごとに共有設定が必要 共有アカウントの粒度は個別・組織・全アカウントなど柔軟 リージョンをまたいだ共有はできない 作業の流れ 以下のステップでLambda Layerを他アカウントと共有します Lambda Layerの登録 同じアカウントのLambd
Lambda での同時実行は、関数が現在処理している未完了のリクエストの数です。利用できる同時実行コントロールには、次の 2 種類があります。 予約された同時実行 — これは、関数に割り当てられた同時インスタンスの最大数です。ある関数が予約済み同時実行を使用している場合、他の関数はその同時実行を使用できません。予約済み同時実行数は、最も重要な関数が受信リクエストを処理するのに十分な同時実行数を常に確保するのに役立ちます。関数に対して予約される同時実行を設定する場合には追加料金がかかりません。 プロビジョニングされた同時実行 — これは、関数に割り当てる、事前に初期化された実行環境の数です。これらの実行環境は、受信した関数リクエストに即座に対応できます。プロビジョニングされた同時実行数は、関数のコールドスタートレイテンシーを削減するのに役立ちます。プロビジョニングされた同時実行を設定すると、
機械学習アプリケーションエンジニアの@yktmです。 AWSで構築するデータレイクがテーマの本連載、今回は第3回目、最終回です。 前回は、AWS Lake Formationで構築したデータレイクとAmazon Athenaの連携を確認しました。今回は、Lake Formationの権限管理で、Athenaからのクエリにアクセスコントロールをかける部分を試していきます。 データレイクにはとにかくどんなデータも格納される、ということは誰がどのデータにアクセスできるか管理する必要がでてきます。 Lake Formationを使うと、データレイクにおけるアクセスコントロールを、要件に合わせ細かく設定することができます。 実際に権限管理を試してみると、確かに細かく権限管理できることが実感できました。他方、Lake Formationにおける権限管理の考え方が複雑なため、自分にとっては難しい部分もあ
Lake Formation provides automated data ingestion and security for data lakes on AWS. It allows users to easily ingest data into S3, cleanse and structure the data, and define fine-grained access controls. The service generates a metadata catalog to help users discover and understand their data. It also provides monitoring and auditing of all access to ensure appropriate permissions. Lake Formation
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 データレイクへの Amazon S3 ロケーションの追加 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) ロケーションをデータレイクのストレージとして追加するには、そのロケーションを に登録します AWS Lake Formation。その後、Lake Formation 許可を使用して、この場所を指す AWS Glue Data Catalog オブジェクトと、その場所の基盤となるデータに対するきめ細かなアクセスコントロールを行うことができます。 また、Lake Formation では、ハイブリッドアクセスモードでデータロケーションを登録でき、Data Catalog 内のデータベースとテーブルに対して Lake Format
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