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  • 3フェーズに分けて振り返る atama plus データアーキテクチャ変遷 - Findy Tools

    公開日 2024/07/29更新日 2024/07/263フェーズに分けて振り返る atama plus データアーキテクチャ変遷 こんにちは、atama plus株式会社でEngineering Managerや、SRE、データ基盤などplatform系チームのオーナーをしております、前田( @kzk_maeda)と申します。 atama plusでは「教育に、人に、社会に、次の可能性を。」をミッションに、全国の生徒さんに新しい学習体験を届けるため奮闘しています。 その手段として、AIを用いてパーソナライズされた学習体験を提供しております。その実現のためには生徒さんの学習データを如何に活用していくかは非常に重要な要素です。他にも、データに基づいた意思決定、コンテンツ改善のための指標トラッキング、顧客コミュニケーションなど、様々なところでデータを活用する動きがあり、年々その需要と活用幅は広

      3フェーズに分けて振り返る atama plus データアーキテクチャ変遷 - Findy Tools
    • DeltaLake Universal Formatを使ったクロスプラットフォーム分析 - NTT Communications Engineers' Blog

      本記事では6月に開催されたDATA+AI Summit 2024でGeneral Availabilityが発表されたDatabricksのDeltaLake Universal Formatの機能を使ってクロスプラットフォームでの分析を実現する方法について紹介します。 DeltaLake Universal FormatはDeltaLakeに保存されたデータをApache Icebergなどの異なるフォーマットで読み出すことができるようにする機能です。本記事では実際にDatabricks上でDeltaLake Universal Formatの機能を有効にしたテーブルを作成し、Amazon AthenaからApache Iceberg形式でクエリを発行するサンプルを用いて、機能の使い方と本機能のメリットについて解説します。 目次 目次 はじめに データレイクとOpen Table For

        DeltaLake Universal Formatを使ったクロスプラットフォーム分析 - NTT Communications Engineers' Blog
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