Tableauで始めるBI(ビジネス・インテリジェンス)：製品＆対応データソース一覧 | DevelopersIO
先日(と言っても2ヶ月程前ですが)Tableau社の製品『Tableau Desktop』とAWS製品(Redshift)に関するエントリを投下致しました。 Amazon RedshiftとTableauによるビッグデータ分析 〜 Tableau Desktopを使ってみた 〜 ｜ Developers.IO 当エントリはそのエントリ続編的な位置付けとなりますが、今回はTableau Desktop起動後に見える各種要素について『これは何なのか、どんな機能・用途があるのか』という視点で調査解説を加えて一覧化・まとめていく事で『Tableau( Desktop)ではどんな事が出来るのか』を理解して行ければと思っています。例によってボリューム多目ですが、ご了承頂ければと思います。m(_ _)m 目次 BIとは Tableauとは ビジネスインテリジェンスの未来 BIツールは、あなたが前進するた
Amazon Redshiftの開発者がこれだけは知っておきたい10のTIPS / 第18回 AWS User Group - Japan
This document provides an overview of AWS CloudHSM, a managed cryptographic key management service by AWS. It discusses AWS CloudHSM and AWS KMS services for key management, compares their features, and describes how AWS CloudHSM provides FIPS 140-2 Level 3 compliant HSMs for single-tenant key storage and cryptographic operations offloading. The presentation agenda includes cryptography basics, AW
Amazon RedshiftとTableauによるビッグデータ分析 〜 Tableau Desktopを使ってみた 〜 | DevelopersIO
お盆真っ盛り＆暑さ最高潮＆夏休みムード漂う今日この頃ですが皆様いかがお過ごしでしょうか。 最近はAmazon Redshiftに関して色々調査実践等を行なっているのですが、Amazon Redshiftで収集したビッグデータを扱う『分析ツール』もまた欠かせないものであると思います。今回、BI(ビジネス・インテリジェンス)ツールとして『Tableau』という企業の製品が良い感じですよ、という情報を得たのでトライアル版を導入し、動作確認やRedshiftとの連携等を試してみました。 目次 Tableau Softwareとは Tableau Softwareの製品一覧 Tableau Desktopを試しに使ってみる Tableau Desktop: オンライン無料入門トレーニング Tableau製品に関する各種ドキュメント Amazon Redshiftとの連携 まとめ Tableau So
Fluentd、Amazon RedshiftとTableauを用いたカジュアルなデータ可視化 | SmartNews開発者ブログ
ゴクロ改め、スマートニュース株式会社の大平です。 巷間では「bigdata」の活用が叫ばれて久しいですが、弊社はまだまだ小さい規模のスタートアップのため少なくともデータサイズとしてhugeなdataの活用が行える環境ではありません。 であればデータの活用に対する要求が低いか、というとそうでも無く、サービスサイドでも自然言語処理や機械学習を中心としたデータ解析処理がサービスの生命線となっていますし、サービスの裏側でも戦略を立てる上で効果測定や諸々のデータの分析は非常に重要な位置を占めています。 本記事では主にサービスの裏側で求められるデータ解析において、いかにカジュアルにデータを解析するか、の一例として、掲題のような組み合わせによるデータ可視化の事例を簡単にですがご紹介したいと思います。 データ解析基盤を作る側の視点からすると、システムとして求められる要件は以下のようなものだと理解していま
Big Data Benchmark
Click Here for the previous version of the benchmark Introduction Several analytic frameworks have been announced in the last year. Among them are inexpensive data-warehousing solutions based on traditional Massively Parallel Processor (MPP) architectures (Redshift), systems which impose MPP-like execution engines on top of Hadoop (Impala, HAWQ), and systems which optimize MapReduce to improve per
Redshiftのworkload management - まめ畑
Redshiftのパフォーマンス検証記事は見かけるのですが、WLMに関して言及されているものをみないのと、ちょっと複雑なのでまとめておきます。 管理面については Redshiftの管理面 - まめ畑を参照下さい。 WLMの重要性 DWHでは往々にして、実行時間のかかるクエリからサクッと終わるもの、バッチがガリガリと長時間かけて実行するクエリまで様々なタイプのクエリが投げ込まれます。 これらクエリはリソースをガッツリ割り当ててさっさと思ってほしいものから、重要でないから気長に実行をまてるものまで要件は様々です。これら、クラスタリソースを管理してクエリ毎に割り当てることで1つのクラスタ内で様々な種類・用途のクエリを扱いやすくすることが出来ます。 Redshiftでは標準で1キュー・5並列とParameter Groupで設定されています。この状態では実行時間が長くかかるクエリが5本実行されてい
Logをs3とredshiftに格納する仕組み
SQLアンチパターン 26章「とりあえず削除フラグ」 2015/08/31 @ GMO Yours #ronsakucasual https://atnd.org/events/68902 より詳細なCQRSに関する資料はこちら https://little-hands.hatenablog.com/entry/2019/12/02/cqrs 参考資料：http://little-hands.hatenablog.com/entry/jjug2017fall 社内新規プロダクトでDDD, CQRSの思想をベースとしたアーキテクチャを構築し、コマンド(更新系処理)ではSpring Data JPA(Hibernate)を、クエリ(参照系処理)ではjOOQを採用しました。 結果としてそれぞれのORMの良いところを生かした組み合わせのアーキテクチャが構築できたので、その経緯と得られた知見について
AWS Redshift: How Amazon Changed The Game –
Standard data warehouse table setup. About a dozen numeric columns per table. The largest table (impressions) is 100x larger than the next biggest table (clicks), and 5000x larger than the smallest table (conversions). All tables sorted by date and by user id (SORTKEY), distributed by user id (DISTKEY). Two types of queries. (pardon the pseudo-SQL, see Appendix for full queries) SELECT keys, aggre
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