データ分析の勉強方法を聞いてみた。 - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
大塚「こんにちは、テクニカルトレーナーの大塚です。よろしくお願いします。」 下佐粉「こんにちは、アナリティクス スペシャリスト ソリューションアーキテクト の下佐粉です。よろしくお願いします。」 大塚「データ活用が広がる中で アナリティクス スペシャリスト ソリューションアーキテクトとして、そして週刊 AWS の発信と活躍されている下佐粉さんですが、下佐粉さんのこれまでのキャリアに関して聞かせていただけますか ?」 下佐粉「SIer でネットワーク系機器やモデムを制御するプログラムを書くプログラマーとしてキャリアをスタートしました。そこでお世話になったおかげで、TCP/IP やUNIX/Linux、C/C++ のスキルを身につけました。」 大塚「元々データベースではなかったんですね。」 下佐粉「はい。データベースはたまたまで、管理アプリケーションを作らなくてはいけなくなり、フロントエンド
データ分析基盤構築の肝は、データレイクとDWHの分離 - NRIネットコムBlog
こんにちは佐々木です。 いろいろなところで口を酸っぱくして言っているのは、データレイクとDWHを分離しろと。とりあえずDWHに放り込むという考えはあるけど、DWHに入れる時点でデータの整形が行われて、情報の欠損がでてくる。だから、その前にデータレイクに生のままに入れること— Takuro SASAKI (@dkfj) 2021年5月1日 データレイクとDWHの分離について呟いたら、それなりの反響を頂きました。せっかくの機会なので、もう少ししっかりと解説してみます。何故、データレイクとDWHを分離する必要があるのか、格納するデータの構造と、データレイク・DWHの役割の観点から考えてみましょう。まずは、データの種類として、構造化データや非構造化データの説明をします。その次に、データレイクとDWHなどの用語・役割の説明をし、最後にアーキテクチャを考えてみます。 構造化データと半構造化データ、非構
AWSで“データのサイロ化”を防げ すべてのデータを1ヶ所に集めるデータレイクの作り方
リーガルテック領域のリーディングカンパニーである株式会社LegalForceが、「検索インフラTechTalk!」を開催しました。インフラ領域の中でも「検索インフラ」にフォーカスした今回は、検索インフラに関する具体的な事例や取り組みについて各スピーカーから発表がありました。野口真吾氏は、AWSを用いたデータレイクの基礎について紹介しました。 企業規模に関係なく起こるデータのサイロ化 野口真吾氏（以下、野口）：みなさんこんばんは。本日は「検索インフラ Tech Talk!」ということで、検索インフラから少し広げた話題にはなるんですが、「AWSを用いたデータレイクの基礎」というお話をします。よろしくお願いします。 最初に簡単に自己紹介します。アマゾンウェブサービスジャパンでスタートアップ担当のソリューションアーキテクトをしている野口真吾と申します。Twitterでは＠nogというIDを使って活
システム企画担当者のためのデータ分析システム超入門
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「AWSではじめるデータレイク」出版記念データレイク解説セミナーの資料公開 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 「AWSではじめるデータレイク」出版記念データレイク解説セミナーの資料公開 去年よりAWSのメンバー４名（志村、上原、関山、下佐粉）でデータレイクの基礎からアーキテクチャ、構築、運用管理までをカバーした書籍「AWSではじめるデータレイク」を執筆してきたのですが、7月出版の目処がたったことを記念して、5月末から毎週木曜にデータレイクに関するWebセミナーを開催してきました。 幸いにも大変多くの方にご参加いただくことができました。ご参加いただいた方にはあらためてお礼申し上げます。 一方で、以前の回に出られなかったので資料だけでも公開して欲しい、というご要望をたくさん頂いていました。そこで今回第1回から第3回の資料を公開させていただく事になりました。 ※ 2020/06/25更新：第4回の資料を追加公開しました 以下よりご覧いただけます。(PDFフ
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