データスチュワードとは? データマネジメント用語をわかりやすく解説 近年、多くの企業ではデータを軸にしたビジネス推進を行っています。 データを活用する上で、特に重要視されているのがデータ品質の向上と維持運用を行うデータマネジメントです。 この用語集では、データマネジメントやデータ活用に関する用語を解説しています。 また、データマネジメントの専門家として活動するNTTデータ バリュー・エンジニアが、データ活用のヒントもご紹介しています。 データスチュワードとは、 「データを、スチュワード(他人から預かった資産を、責任をもって管理運用)する部署また人のこと」です。 具体的には、以下のようなことを行います。 ・データモデル仕様に関する検討、改善 ・データクオリティ要件およびビジネスルールの定義と維持 ・データ資産の監視(データの品質・利用に関する問題がないかチェック) ・問題が発生した際には、C
アクセス解析ツール「Google Analytics 4」の実装・設定・活用のための情報サイト 株式会社HAPPY ANALYTICSの代表、小川卓によって個人運営されています。
こんにちは。データアナリストの卵、渡辺です。デジタルマーケティングエージェンシーにて、GA4を中心としたWebサイト分析業務に従事しております。 GA4データの可視化をするためのBIツールとしては、無料かつ、Google関連サービスとの接続がしやすいLooker Studioを用いるケースが多いと思います。しかし、グラフ描画の自由度や利用できるコネクタの種類についてはTableauのほうが優れているため、今回TableauでのGA4データの可視化を行ってみました。 結論としては、記事執筆時点ではTableauのGA4コネクタでデータの可視化を行うのは難しく、BigQueryを経由したデータのつなぎ込みが必要と考えています。 GA4データのつなぎこみ方法:2023/8/25時点ではBigQuery経由が現実的 GA4のデータをつなぎこむ基本的な方法は、TableauのGA4コネクタを使うか、
はじめに こんにちは、クラウドエース データ ML ディビジョン所属の工藤です。 クラウドエースの IT エンジニアリングを担うシステム開発部の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのがデータ ML ディビジョンです。 データ ML ディビジョンでは活動の一環として、毎週 Google Cloud の新規リリースを調査・発表し、データ領域のプロダクトのキャッチアップをしています。その中でも重要と考えるリリースを本ページ含め記事として公開しています。 今回紹介するリリースは、Data clean rooms(以降、データクリーンルーム)についてです。データクリーンルームは、BigQuery の Analytics Hub に新しく追加された機能になります。データクリーンルームを使うことで、プライバシーを重視した形で BigQuery
非営利の慈善団体・GiveDirectlyは2016年からケニアで、数万人が参加する世界最大規模のベーシックインカムの実験を行っています。マサチューセッツ工科大学の経済学者であるタヴニート・スリ氏と同じく経済学者で2019年にノーベル経済学賞を受賞したアビジット・バナジー氏がこの実験の内容から、ベーシックインカムをどのような形で行うのがよいかという知見を明らかにしています。 GiveDirectly – Send money directly to people in need. https://www.givedirectly.org/ The first results from the world’s biggest basic income experiment in Kenya are in - Vox https://www.vox.com/future-perfect/202
Generative AI for Kritaのライブペインティング機能を実行している画面。左が筆者が描いた落書き。右が、その画像を線画(Scribble)としてAI生成した画像 11月13日掲載の記事「爆速化する画像生成AI」で紹介した新技術「Latent Consistency Models(LCM)」が大爆発しています。これは画像生成AIに2度目の革命を起こした「ControlNet」に次ぐ大インパクトではないかと感じています。「LCM-LoRA」(LoRAはStable Diffusion用の追加学習モデル)が11月下旬に登場したことで、リアルタイム生成のAI機能を組み入れたサービスやアプリの開発が一気に進みました。 なかでも、筆者にとってインパクトが大きかったのが、ペイントソフト「Krita」向けに開発された「Generative AI for Krita」。Kritaはスウェー
「復讐は忘れたころにするのが良い」と言われるが、ある女性は究極の手段でそれを実践した。 交際していた男性に残酷な別れ方をされた女性は、復讐に出るまで9か月待ち続けた。勘のいい人ならば、もう気付くだろう。 女性は「あなたの子よ」と画像生成AIで作り出した赤ちゃんの写真をメッセージと共に男性に送り付けたのだ。
ビジネスの世界のデータの多くは、時間軸のあるデータである時系列データです。 時系列データを手に入れたら、どのようなデータかなんとなく知りたくなります。 時系列データの多くは色々な変化をしながら推移していきます。 例えば…… 全体の水準が大きくなったと思えば、水準が急激に落ちたり 上昇トレンドがあったかと思えば、下降トレンドになったり 振幅の幅が急激に大きくなったり、小さくなったり ……などなど。 時系列データは一定ではなく、このような変化をすることも少なくありません そこで知りたくなるのが、このような変化をする時期、つまり変化点です。 変化点を検出する技術は色々とあります。 幸いにも、Pythonのライブラリーの中に時系列データの変化点を見つけるためのパッケージがいくつかあります。 今回は、「Python ruptures でサクッと時系列データの変化点を見つける方法」というお話しをします
回線不具合の原因ハンドステアリング設定をオンにしているのが問題でした。 これをオフにすると解決しました。 今回の経緯2月中旬:40Mコースから1Gコースにプランアップしモデム変更(HUMAX→KAON) 3月中旬:ネット回線に接続できない、切れる事象が割と起こるので修理依頼。その日のうちに修理に来てくれて解消。無償でした。 初期設定でハンドステアリング機能がオンになっています。これが相互で干渉し合っていて速度低下や接続不良につながったらしいです。それをオフにして解決です。 ハンドステアリング機能とは通信環境と電波強度をもとにモデムとスマホなどの端末の接続を2.4GHz/5.0GHz内の最適な周波数帯へ自動的に振り分ける機能です。 J:COM回線には2.4GHz帯のWIFIでは最後がGとなっている回線と、5.0GHz帯のAとなっている2つがあると思います。Aは範囲は狭いですが高速でGは範囲は
"JCOM ネット" を検索すると ネット回線としては致命的 とか 評判が悪い本当の理由 とか JCOM ネット 遅い JCOM ネット 繋がらない などが次々と出てくる出てくる、YouTubeでも似たようなもので怒りを顕にしている人がいる。 でも本当にそうなんでしょうか? 今回のIT小僧のオススメは、 J:COM NET 噂のようににダメ回線て本当ですか? 27ヶ月経過 最新回線スピードチェック と題して、J:COM TVを使っているIT小僧が、J:COM NETを導入したレポートをまとめました。 注意:このネット契約は、ケーブルテレビの仕組みを使ったインターネット回線契約なので光宇回線ではありません。 最後まで読んでいただけたら幸いです。 スポンサーリンク
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