LLM時代のデータ基盤 : 非構造化データを扱うETLプロセスの重要性 #ベッテク月間 - LayerX エンジニアブログ
こんにちは！LayerXのバクラク事業で機械学習・データ周りを担当しております、たかぎわ (@shun_tak) と申します。 みなさま、ChatGPTの登場に衝撃を受け、これを日々の生活やビジネスに活用されていることかと思います。わたしも社内でChatGPT活用の勉強会を開催したところ、大変大きな反響をいただきました。 tech.layerx.co.jp ChatGPTの登場以来、AIを前提としたユーザー体験の構築、すなわちAI-UXの実現を目指すことがLayerX社内の共通認識になりました。LayerXは、プロダクトだけでなくあらゆるビジネスプロセスにおいて、ユーザー体験をAIを前提に再構築するAI Transformation (AX) を推進することで、生産性革命を実現しようとしています。 comemo.nikkei.com AI-UXやAXの実現を通じて、仕事や暮らしの中にある摩
[GCP]GCPとTerraformでデータ基盤を構築してみた - Qiita
概要 気象庁の気象情報を取得し、加工した上でBigqueryに登録するデータパイプラインです。 上記構成図の内、赤枠内のサービスをTerraformで定義しています。 また、今回のデータ基盤定義をしたTerraformを上記Gitリポジトリにて公開しています。 実装した背景 現在無職なので、転職用のポートフォリオとして作成しました。 また、GCP・Terraform(あとGit)も触ったことがなかったので、技術スキルを高めることも目的の一つです。 各工程の説明 一連の流れは、下記のとおりです。 ①データ取得 ②データ加工・投入 取得データは、最高気温・最低気温・日降水量の3つです。 これらはLooker Studioで日ごとの遷移を可視化することを想定して選定しました。 記事公開時点ではLooker Studioのダッシュボードを作成していないので、折角なら実装しようかとも思っています。
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