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...
2017.07.01 06:28
データレイクとクラウドサービス ～③クラウドストレージの賢い管理方法～
データレイクサービスを賢く安く使うポイント 前回の連載ではクラウドサービス上のデータレイクサービスについてご説明しました。その中でデータレイクサービスはデータベースサービスのように起動時間による課金が発生しない分、データ参照時の参照先のデ...
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...
2013.12.02 13:00
CRISP-DMをマーケティング領域へ適用させる｜ギックスのビッグデータ分析体系 ②
ギックスの分析プロセス ギックスのビックデータ分析体系の第一回では、「ぜひ企画部の皆様にビックデータ分析をしてみてほしい。テクノロジーが進歩してそういう環境が整ってきています」というお話をしました。 今回、第二回は、具体的にどのよう...
2013.12.30 13:05
もう一歩踏み込みたい方は「モデリング」を学ぼう｜ギックスのビッグデータ分析体系 ⑥
分析の花形のモデリング 前回の第５回までで、「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をご紹介しました。ここまでのプロセスは数学的にみると...
2014.08.25 09:01
セミナー発言録(2)「成果出す会社に学ぶデータサイエンス講座｜440万会員のビッグデータ分析で成果を出す」第1部 ビューカード会田常務 講演内容｜日経情報ストラテジー
ギックスCEO網野 /取締役 花谷が【成果出す会社に学ぶデータサイエンス講座】に登壇(2014/6月） 日経情報ストラテジー主催のセミナーに株式会社ビューカードの会田雅彦常務取締役と共に、弊社網野と花谷が登壇しました。先日速報でお知らせし...
2014.07.30 09:08
”R”で実践する統計分析｜回帰分析編：①単回帰分析【外部寄稿】
Rによる回帰分析の実施手順を紹介 本日からRの使い方の実践として、「回帰分析」について紹介していきます。なお、回帰分析の理論については、こちらの特集内の【寄稿】回帰分析とその応用を参照ください。 『”R”で実践する統計分析｜回帰分析...
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...
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