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...
2014.01.29 09:02
ビッグデータ活用事例（1）流行予測/会社を強くするビッグデータ活用
この連載では「会社を強くする ビッグデータ活用入門 -基本知識から分析の実践まで-」で取り上げたビッグデータやアナリティクスの活用事例を抜粋し、ご紹介していきます。 書籍の中では大きく2つの場合で事例を区分しており、まずは4回に渡って...
2014.01.21 09:03
企業を取り巻くさまざまなデータ/会社を強くするビッグデータ活用
数千年分のデータをたった2年で作り出す時代 「有史時代」とは、文字が成立し、文献資料によって歴史事象を検証することが可能な時代を指すわけですが、それは人類がデータに触れてきた歴史なのかもしれません。15世紀に入り、ヨハネス・グーテンベルク...
2014.03.02 10:58
ビックデータを全量分析できる時代になった｜ビッグデータ分析の留意点①
サンプル分析から全量分析へ 近代統計学の学問体系は、無限に近い大規模な母集団から無作為に抽出された、数百から数万のサンプルデータが持つ統計的な性質を中心に論じられてきました。たとえば、内閣府が行っている「社会意識に関する世論調査」では、1...
2015.01.26 09:06
第2回 分析ツール群（AktblitzII / AWS Redshift / Tableau / R / Power BI)｜POSデータで事業構造分析 with Power BI
Power BIで実践するPOSデータの事業構造分析を公開 この連載では、2013年11月に弊社CEOの網野が出版した「会社を強くするビッグデータ分析」「Part２ 分析の実践」の部分を「Power BIでPOSデータを使って事業構造分析...
2015.02.24 09:02
第6回 STEP3 分析方針の検討｜POSデータで事業構造分析 with Power BI
Power BIで実践するPOSデータの事業構造分析を公開 この連載では、2013年11月に弊社CEOの網野が出版した「会社を強くするビッグデータ分析」「Part２ 分析の実践」の部分を「Power BIでPOSデータを使って事業構造分析...
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