6,000スロットを使うBigQueryのリソース配分最適化への挑戦
BigQueryのリソース配分最適化のため、プロジェクトへのコミットメントの割り当てパターンや、スロット消費の多いクエリの見つけ方などについて調査した結果をまとめてみました
KARTE DatahubにBIと機械学習の新機能を追加。ビッグデータの分析から可視化、活用までがさらに高速に | CX Clip by KARTE
KARTE DatahubにBIと機械学習の新機能を追加。ビッグデータの分析から可視化、活用までがさらに高速にデータ統合・利活用プラットフォーム「KARTE Datahub」に、ビッグデータの加工・分析と可視化が簡単に実行できる「Datahub BI」と、機械学習による予測分析を簡単に実行できる「Parameterized ML」（パラメタライズドML）を追加するメジャーアップデートを実施しました。この記事ではアップデート内容について、株式会社プレイドで新機能のプロダクトマネジメントを担当している笠原がご紹介させていただきます。 KARTE Datahub 2020年12月3日、データ統合・利活用プラットフォーム「KARTE Datahub」に対して、ビッグデータの加工・分析と可視化が簡単に実行できる「Datahub BI※」と機械学習による予測分析を簡単に実行できる「Parameteri
Datahub Direct Link | KARTE DatahubとGoogle BigQuery をシームレスに連携
KARTEプロダクト概要 資料KARTEの機能やお客様の声、活用事例を紹介しています。「Webサイト/アプリ内でのCX向上」と「サイト内外での顧客データ活用」のセットです ダウンロードする
機能｜データ連携【KARTE（カルテ）】
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