【AWS・GCP比較】実務で利用する私の主要10機能比較！
本記事は、クラウドサービスの導入にあたって「AWSとGCP(Google Cloud)どちらかを選びたいが比較方法がわからない」という方を対象としています。 弊社でも、データ基盤構築にクラウドサービスの導入を検討している...
データ利活用を促進させる
データ領域の現場で培われた実践的な取り組みから得られる知見、成功・失敗を通じて得た気づきを発信します。
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データ分析基盤の記事
私がGoogle Cloud Professional Data Engineerに1.5ヶ月で合格した方法
Google Cloud Professional Data Engineer試験（以下PDE）は、データエンジニアリング・分析に関わるGoogle Cloudのプロダクト知識を網羅的に問う試験です。公式ドキュメントでは...
データレイクとデータウェアハウスの違い
データレイクは安価で大容量のデータ分析基盤として注目されています。一方でデータウェアハウスとの違いがわかりづらく、2つの概念を混同されている方もいらっしゃるかと思います。 本記事では、データレイクとデータウェアハウスの違...
データ分析基盤とは？基盤を構築するための5つのステップ
データ分析基盤とは、膨大なデータを蓄積→加工→分析するのを一貫して出来るようにする技術的な基盤のことを指します。データ分析基盤の構築はデータを組織で効率的に活用していくには重要です。 データ分析基盤とは何か大さっぱに理解...
【徹底解説】次世代データウェアハウス"snowflake"の特徴
snowflakeを一言でいうと、「これまで私達が当たり前にやってきたデータに纏わる煩わしい業務を、やらなくて良くなる製品」です。 snowflakeを使うと、これまでIT部やデジタル部署、データマネジメント部隊が当たり...
このブログについて
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