7月11日、データ分析プラットフォームを提供するトレジャーデータはパーソナライズのためのデータ統合を実現するCDP(Customer Data Platform)とデータ収集製品「Fluentd Enterprse」を発表。米トレジャーデータ CEOの芳川 裕誠氏が登壇した発表会ではGoogleやFacebook、Amazonなどの「デジタルディスラプター」に対抗できるデータ分析の基盤を一般企業が持つ重要さがアピールされた。 のべ総データ量も100兆件を突破 2011年12月に設立されたトレジャーデータは、シリコンバレーで日本人が起業したIT企業で、DMP(Data Management Platform)と呼ばれるクラウド型のデータ分析プラットフォームを提供する。創業から6年を経て、アウディ、マテル、シルバーカー、ワーナーブラザーズなどの著名企業も含めたユーザーは300社を超え、最近はブ
データ管理サービス専業の米トレジャーデータ日本法人は2017年7月11日、顧客データの永続的な収集・分析が可能な「TREASURE CDP」サービスの提供を始めた。Webの閲覧データやPOSデータなどを蓄積し、外部のサービスと連携できる。GoogleやAmazon.com、Facebookといったクラウドサービス並みのデータを活用できるとして、大規模データを使った企業の広告配信やCRM(顧客関係管理)を支援する。 「企業のファイトバック(反撃)を支援する」。トレジャーデータの芳川裕誠CEO(最高経営責任者)は、新サービスの狙いをこう表現する。現在、Webの閲覧履歴やSNS利用履歴といったデータを自由に使えるのは一部の大手ネット企業に限られる。新サービスによって、一般の企業でも大規模なデータ分析インフラを利用できるようにする狙いだ。 CDPは氏名やメールアドレス、住所などの顧客情報を軸にした
富士通とトレジャーデータは5月12日、デジタルマーケティング事業において協業すると発表した。 今回の協業では、データの収集、保管および高速分析に強みを持つトレジャーデータの「TREASURE DMP」と連携し、リアルタイムによるマーケティング施策の実行をはじめ、高度なデータ分析が可能なソリューション「eXperienceData Platform(XDP)」の機能強化を図るとしている。 TREASURE DMPは、 さまざまなチャネルにおける顧客データとサードパーティデータを利用してデータを統合させることで、ユーザーごとの属性、店頭・ウェブの購入履歴、サイト内行動、広告接触、センサーデータなどをベースにした分析などを実現する。 XDPのマーケティングコンバージェンスプラットフォームに組み込むことで、購買取引データやウェブ閲覧データ、各種アプリやモバイル端末のログデータなど、オンライン、オフ
ビッグデータ分析のクラウドサービスを提供する米Treasure Dataは2017年3月7日(米国時間)、同社の初代CISO(最高情報セキュリティ責任者)に、米海兵隊や民間企業で30年以上セキュリティ管理業務に従事してきたPaul James氏を任命したと発表した。 James氏のCISO就任は2017年1月で、同社は既に同氏の指揮の下、情報セキュリティの国際規格「ISO 27001」の認定を取得したほか、「ISO 31000」規格のリスクマネジメント・フレームワークを導入した。さらに現在は、セキュリティ外部監査「SSAE 16 SOC 2」を受ける準備を進めているという。 同社はこれまで、「Amazon S3」上に保管したデータの暗号化や2段階認証の導入などのセキュリティ対策を進めていたが、外部機関によるセキュリティ監査を受けるまでには至っていなかった。CISOを任命し、セキュリティ管理
Digdag が Apache License 2.0 の元でオープンソース化されましたよ! さぁ試すんだ…! 今すぐにでも! https://t.co/Uzc4a5GLCe ドキュメント:https://t.co/PF8wy5KHln — Sadayuki Furuhashi (@frsyuki) 2016年6月15日 という訳で試してみました。注目度の高かったワークフローエンジン『Digdag』がついにOSS化されました!Githubリポジトリ及びドキュメントは以下となります。 treasure-data/digdag: Workload Automation System Getting started — Digdag 0.8 documentation 目次 インストール 環境の準備 Digdagのインストール実施 その他ドキュメントの内容について Digdagサンプルワークフロ
クラウドを活用したデータマネージメントサービスを展開するトレジャーデータのCTO、太田一樹氏にインタビューを行った。同社がメインで開発を進めるログ収集のためのオープンソースソフトウェア「Fluentd」とコアなビジネスモデルとの関係、トレジャーデータの狙っているユーザー層、更にはエンジニアの雇用から人工知能の可能性まで幅広いトピックに及んだ。 まずはCTOとしての業務領域を教えてください。 現在はCTOという肩書きで、約80名ほどの社員の中の30名ぐらいを占めるエンジニアリングとプロダクトマネージャーを統括する仕事をしています。プロダクトマネージャーというのはアメリカのIT企業では普通なんですが、製品の位置付けとか顧客ニーズを理解したり、顧客向けのメッセージを作る役目です。それに加えて製品を使って頂いているお客様への対応を行うカスタマーサポートのエンジニアという人たちも統括しています。その
3/31付けで4月から国立研究開発法人になった産業技術総合研究所を退職致しまして、4/1からTreasure Dataに入社しました。第一号のResearch Engineerとして東京オフィスで働きます。 CTOの太田さんから2013年頃に一度お誘いを受けておりましたが、2014年になってまた声を掛けて頂き、2年越しでの入社となりました。 なんでTreasure Data? 現在のTreasure Dataでは、毎秒45万レコード、4,000億レコード/日ものデータが投入されていて、Hiveで処理されるデータ量も3+ペタバイト/日と急速な発展をとげております。研究でもこの規模のデータ量を扱うことはGoogleやFacebook等の一部の研究者を除いてはありませんから、非常に挑戦的な課題に取り組める環境であることにDB研究者として第一に魅力を感じました。優秀なエンジニアが集まっていて刺激的
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