AI基盤の「データイク」が日本で攻勢、2026年までに資格保有者3000人目指す
AI（人工知能）プラットフォームを手掛ける米Dataiku（データイク）が日本で攻勢を強めている。現在日本に約500人いる同社製品の資格保有者を、2026年末までに3000人へ急増させる。この他、販売パートナーの拡大に着手。2023年末に13社だったパートナーを現在では21社まで増やしている。 「日本は、当社が世界の中で重点投資している国の1つ。今後の事業拡大に期待している」。米データイクで製品担当のソフィー・ディオネットGlobal VP, Product and Business Solutionsはこう語る。 事業拡大に向けた施策として日本法人が特に力を入れているのが、同社製品の資格保有者を増やすことだ。2026年末までの目標人数である3000人のうち、半数を販売パートナーの技術者から、半数をそれ以外で育成する予定だ。学生に対しては無償でトレーニングを提供するという。 日本法人自体も
JPXがデータレイク「J-LAKE」を構築へ、AWS活用でコスト3割減
日本取引所グループ（JPX）はAmazon Web Services（AWS）上にデータレイク「J-LAKE」を構築する。傘下のJPX総研が構築を担い、2024年度中の稼働を予定する。 J-LAKEによってJPXが保有する株式の取引情報や適時開示情報などのデータを一元管理し、社内でのデータ分析に加え、社外向けのデータ配信を正確かつ効率的にする。JPX総研の西端恭一ITビジネス部デジタライゼーション部長は「データを一元管理することで、分析や加工の手間を減らせる」と説明する。 構築にはAWSのコンテナ基盤サービス「Amazon EKS」を活用する。西端部長によると、AWSを活用することで「オンプレミス（自社所有）環境で構築するのと比べて、約3割のコスト低減が見込める」という。構築自体は2024年5月には終える予定で、「オンプレミスだと1年半から2年半くらいかかる規模のため、開発期間の短縮効果も
データ基盤にありがちな「何を使って作ればよいか？」という問いに対する処方箋を用意してみました. - Lean Baseball
ちょっと昔まではデータ基盤の管理人・アーキテクト, 現在は思いっきりクラウドアーキを扱うコンサルタントになったマンです. 私自身の経験・スキル・このブログに書いているコンテンツの関係で, 「データ基盤って何を使って作ればいいの?」的なHow（もしくはWhere）の相談. 「Googleのビッグクエリーってやつがいいと聞いたけど何ができるの?」的な個別のサービスに対するご相談. 「ぶっちゃけおいくらかかりますか💸」というHow much?な話. 有り難くもこのようなお話をよくお受けしています. が, （仕事以外の営みにおける）個人としては毎度同じ話をするのはまあまあ疲れるので, データ基盤にありがちな「何を使って作ればよいか？」という問いに対する処方箋 というテーマで, クラウド上でデータ基盤を構築する際のサービスの選び方 （データ基盤に限らず）クラウド料金の基本的な考え方 をGoogle
2021/12/08 データモデリングの文脈変化 - /home/by-natures/dev*
DMBOK で一番読むのを楽しみにしていたのがデータモデルの章だったのですが、いざ読んでみると細かすぎるというか、求めていたものと違う感覚がありました。私がドメイン駆動設計から生成されるモデルの実用性に興味をもっていた時期なので、実践的な内容を求めているだけかもしれませんが…。DMBOK ではデータモデリング・スキームが多数紹介されていたり、データモデリング戦略を立ててモデリングしていきましょう・・・といった内容が書かれており、現職で起きている問題を解決するのには役立たなそうだと感じました。 そんな中で見つけたこのデータ総研さんの記事で合点がいきました： （EDW報告その2）データモデリングの逆襲 | 株式会社データ総研 データ構造を固めなくてもデータを格納して貯めていけるNoSQLは、Webを中心としたシンプルなビジネスで数多く採用されています。テキストも画像も音声も動画も、なんでも構造
Overview of The Modern Data Stack / モダンデータスタック概論
顧客に価値を届け続けられる プロダクトであるために ~B2B SaaSにおいてプロダクトビジョン・戦略を改めて 策定するまでの道のり~
LINEの大規模なData PlatformにData Lineageを導入した話
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog はじめに こんにちは、Data Platform室IU Devチームの島村です。 Data Platform室では、約400ペタバイトのデータ分析基盤を運用しております。このData Platformは、「Information Universe」(以下、IU) と呼ばれており、LINEの様々なアプリケーションから生成されるデータをLINE社員が活用できるように、データの収集、処理、分析、可視化を提供しています。私が所属するIU Devチームでは、「IU Web」を開発しています IU Webは、IUのデータを安全にかつ効率的に活用できるようにするData Catalog機能を提供しており、LINEグループのあらゆるサービスか
インテック、世界で高評価のデータ分析基盤「Dataiku」の日本語版ガイドブックを提供開始 ～国内のデータサイエンティスト育成のため電子書籍を無償公開～｜ニュース｜インテック
インテック、世界で高評価のデータ分析基盤「Dataiku」の日本語版ガイドブックを提供開始 ～国内のデータサイエンティスト育成のため電子書籍を無償公開～ TISインテックグループの株式会社インテック（本社：富山県富山市、代表取締役社長：北岡隆之、以下インテック）は、世界最先端のデータ分析基盤の1つである「Dataiku(データイク)」に関する日本語版ガイドブック「プログラミングレスデータ分析のすすめ -Dataiku DSS ver.8対応 チュートリアル-」を作成し、無償で公開することを発表します。 「Dataiku」は、各種のビッグデータ分析をより民主化し多様な分析で効果的に実行するためのデータ分析基盤で、ガートナー社のMagic Quadrant※1 for Data Science and Machine-Learning Platformsで毎年評価を上げ近年はLeaderと位置
Open sourcing Querybook, Pinterest’s collaborative big data hub
An efficient big data solution for an increasingly remote-working world. Charlie Gu | Tech Lead, Analytics Platform, Lena Ryoo | Software Engineer, Analytics Platform, and Justin Mejorada-Pier | Engineering Manager, Analytics Platform With more than 300 billion Pins, Pinterest is powering an ever-growing and unique dataset that maps interests, ideas, and intent. As a data-driven company, Pinterest
キヤノンITソリューションズ、企業のマーケティング戦略施策等を支援する「データマネジメントサービス」を提供開始 | IoT NEWS
2021-08-252020-12-09 キヤノンITソリューションズ、企業のマーケティング戦略施策等を支援する「データマネジメントサービス」を提供開始 新型コロナウイルス感染症流行が国内経済に影響を及ぼす中、企業によるITの利活用でビジネス変革を起こすDXへの取り組みが加速している。特にデジタル化の進展により、さまざまな情報がデータとして大量に生み出されていることから、これを適切に整理・分析して有効に活用するデータマネジメントが注目されている。 例えば物流業であれば、車両の稼働状況、積載量の推移、走行ルートの違いによる配送時間のデータをもとに、その変化を予測して、配送効率を上げる、物流を最適配置する、といったことを実現すれば生産性向上へとつながる。 しかしながら、実際には業務毎のデータの計測や管理方法をはじめ、業績や生産性向上に寄与する価値ある情報に導く分析方法が分からないといった声も多
AWSに集まったログをどう分析するか NTTドコモのエンジニアが教えるサーバーレスなログ分析基盤
ログ分析勉強会では、「ログ分析」に関わるすべての技術、事例、知見を共有し、日々の業務に役立てられる情報交換ができる場所を目的として活動。初のオンライン開催となった今回、NTTドコモサービスイノベーション部の千田拓矢氏が、AWS純正サーバーレスなログ分析基盤を構築する方法を解説しました。関連資料はこちら。 AWSのサーバーレスサービスでセキュリティのログ分析 千田拓矢氏：それでは始めたいと思います。AWSのサーバーレスサービスでセキュリティのログ分析をしようという話です。 簡単に自己紹介します。千田と申します。NTTドコモのサービスイノベーション部というR&Dの部署に所属していて、5年目社員です。 基本的に普段の業務では、クラウド、AWS、GCP、Azureのセキュリティに関わる仕事をしています。機械学習もちょっとわかるくらいに勉強していて、その関連でFPGAとかGPUみたいなハードウェアの
Dataikuで独自のPython環境を利用する - Qiita
はじめに Dataiku Data Science Platform（Dataiku DSS）を利用する方法として、Dataiku DSSをVirtual Boxを使って利用する方法をご紹介しました。 Dataikuでは、pyenvやvirtualenvのような、Python環境を管理する仕組みが用意されています。今回は、Dataiku DSSで独自のPython環境を利用したいという場合に、その機能を利用して、独自のPython環境を作成する方法と、作成したPython環境をnotebookで使用する方法について紹介します。 独自のPython環境を作成する 1. Code Envs画面を表示します Dataikuにログインした後、画面右上のキューブアイコンをクリックして、［Administrator］メニューをクリックします。 その後、画面右上にある［Code Envs］タブをクリック
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メルカリ社が運用する trocco & BigQuery のデータ分析基盤と経済性 #GoogleCloudDay / 20210526
Pentaho Commercial Open Source Business Intelligence
https://jp.techcrunch.com/2021/02/10/2021-02-09-monte-carlo-raises-25m-for-its-data-observability-service/
日立、オンプレミスのデータ基盤を従量課金で利用できる新サービス 最短1週間での導入に対応
Simplifying Data Ingestion with Auto Loader for Delta Lake
Designing the nteract Data Explorer