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...
2013.12.23 13:08
クロス集計で「セグメント間の違い」を見出せ｜ギックスのビッグデータ分析体系 ⑤
セグメントの特徴把握 前回はギックスならではの分析プロセス「2次属性の作成」について説明しました。今回はその付けられた2次属性を利用して、2次属性がついた人や製品の特徴を知るというプロセス、「セグメントの特徴把握」について紹介します。ギッ...
2014.10.29 08:56
第4回：「儲け話のメカニズム」と「キードライバー」その①/「会社を強くするビッグデータ活用入門」を振り返る
経営戦略論に行き着かない程度に自分事の儲け話のメカニズムを書いてみる 私は2013年の11月下旬に著書「会社を強くするビッグデータ活用入門」を出版致しました。準実用書と言う位置づけで出版しており、商業的には成功も失敗もして...
2014.01.22 09:02
ビッグデータとは/会社を強くするビッグデータ活用
ビッグデータの4タイプ 「ビッグデータ」とは何者かを考えていきましょう。世の中の「ビッグデータ」という言葉の使われ方から、その定義は大きく4つに分けられることがわかります。 1.単純にデータ量が大きいと述べているもの 2.デー...
2015.03.11 08:52
グループによる2次属性づけ｜プロ野球データでクロス集計with Tableau 第9回
2014年のプロ野球全打席データをクロス集計していきます 2014年のプロ野球の打席データを全量（約6.6万件)手元に置き、さまざまな切り口でクロス集計して、プロ野球全体の打席の傾向を見ていく「プロ野球データでクロス集計 with Tab...
2015.06.18 14:50
Amazon Redshiftを利用料金そのままでds1.xlarge(旧：dw1.xlarge)からds2.xlargeにアップグレードしてみた｜AWSを使い倒せ
ds2.xlargeは、従来のCPU性能、メモリ容量が2倍、I/Oが1.5倍！なのにお値段そのまま！！ 先日(2015/6/9)、AmazonよりRedshiftの新しいインスタンスタイプ「DS2」が発表されました。DS2インスタンスは、...
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