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...
2017.02.08 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...
2017.07.01 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...
2015.06.13 09:50
データレイクはビッグデータのストレージ：データウェアハウス(DWH)やデータマートへの取込口です
データレイク(Data Lake)はファイル置き場 こんにちは、技術チームの岩谷です。先日とある方より「このごろデータレイクって言葉をよく聞くけど、"Data Lake→データの湖"ってどういう事？」という質問をいただきました。この場を借...
2015.06.17 14:58
「データレイク」のコンセプトを理解しよう｜Treasure Data（トレジャーデータ）は、まさにデータレイクだ
データレイクは登場したばかり。既存のサービスと比べて理解を深めよう！ こんにちは、技術チームの岩谷です。前回、データレイクについての記事を執筆させていただきましたところ、何人かの方々から「それならデータレイクはトレジャーデータのソリューシ...
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...
2017.06.19 08:43
ETL処理とELT処理の違い ～ビッグデータ処理の新トレンド～
ELT処理はクラウドデータベースだから可能になった荒業 皆さんは「ELT処理」をご存知でしょうか？ 決して「Every Little Thing」ではありません。 ELT処理は、ETL(Extract/Transform/Load)...
2017.07.08 13:10
次のデータクレンジングのトレンドは”グリッドビュー”かもしれない ～ETLツールの新たなカタチを勝手に推測～
先頭は Talend Data Preparation。それに追随する Google Cloud Dataprep と Tableau Project Maestro の登場でグリッドクレンジングツール戦線は激化する データ分析にとってデ...
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...
2014.02.10 08:59
ビッグデータ活用事例（9）マーケティング・販売領域-認知系/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、合計8回にわたり、...
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