2017.02.08 09:02
Amazon Athena の分析サービスとしての位置付けについて考えてみる
Amazon Athena は Google BigQuery と MS PolyBase を足して2で割ったようなサービス 昨年末、Amazon Web Services(以下、AWS)が主催したAWS re:Invent 2016から...
2017.06.05 07:58
データレイクとクラウドサービス ～①データレイクの今までをおさらい～
データレイクはビッグデータ分析とともに常に進化している ちょうど2年前。弊社ブログで「データレイク(Data Lake)」について取り上げさせていただきました。その当時「データレイク」という言葉だけが先行し、何を使えばよいか、どんな場面で...
2017.06.12 08:35
データレイクとクラウドサービス ～②クラウドサービスが支えるこれからのデータレイク～
クラウドサービス進化によってデータレイクの運命が決まる 前回、データレイクとはどういうものか、データベースと何が違うかについて触れました。今回はクラウドサービスがデータレイクにどの様に影響しているか、そして、今後、データレイクはどの様に変...
2017.04.24 15:26
Amazon Redshift Spectrum を使ってみた ～Redshift Spectrum は Redshift のデータレイクの入り口になる～
Amazon Redshift Spectrum によってデータ分析の業務フローが変わる 先日、サンフランシスコで開催された AWS Summit 2017(2017.4.18 - 19)で Amazon Redshift(以下、Reds...
2017.12.05 11:52
Redshiftの弱点をRDSとRedshift Spectrumでカバーする ～SQL命令だけでデータ分析ができる環境を考える～
RDSの機能を使えばRedshiftのデータを使用したGIS環境も構築できる クラウド上のデータベース（クラウドデータベース）は、非常に高性能、かつ安定していながら、費用的や技術的にも容易に環境構築することが可能です。しかし、これらの利点...
2014.01.06 13:03
大規模投資の前のトライ＆エラーが重要｜ギックスのビッグデータ分析体系 ⑦
大規模システムを作る前にまず試す ここまで「ビジネスの理解」「データの準備・理解」「2次属性の作成」「セグメントの特徴把握」というビックデータ分析を試みる際にまず実施すべき一連の流れと、「モデリング」という統計的探索手法をご紹介しました。...
2016.02.17 08:15
効率的なデータ分析を実現するための4つのコツ
データ分析の価値は何？ データ分析の価値とは何でしょうか？ 一つに「今まで知らなかった新しい情報を知ることができる」ということがあげられます。特にこれまであまりデータ分析をしてこなかった組織や個人がデータ分析を実施すると、得ることが...
2016.11.16 08:12
データベースを”倉庫”ではなく”道具”として使う発想 ～データベース上で分析データを下ごしらえする～
データベースの特性を活かすことで "誰でも"、"確実に" データ分析が行える データ分析 ＝ データベース。こんな公式を書いて何の違和感もないほど、データベースは、データ分析のために「なくてはならない存在」です。まさに、両者は切っても切れ...
2017.03.17 09:06
ゲーミングパソコンはデータ分析に使えるのか？ ～DELL ALIENWARE AURORA で検証～
データ分析パソコン選びの基準は「NVMe接続」 きっかけは非常に単純だった。オンプレミスPCでデータ分析がどのくらいできるか？ 大量データを高速で処理したい場合は、どうしても大掛かりなサーバー環境が必要になり、そのため比較的手軽に使...
2017.05.18 17:31
クラウドサーバーが、常にオンプレミスより優れているとは限らない ～スモールローカルサーバーという新たな選択肢～
クラウドサービスの空白地帯を考えたオンプレミスの導入 Amazon社がクラウドサービスの Amazon Web Services (通称、AWS)を公開して10年。新規システムならクラウドサービス内で作るのが当たり前となり、既存のオンプレ...
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