Tech & Science 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...
Tech & Science 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...
Tech & Science 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...
Tech & Science 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...
Tech & Science 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...
Tech & Science 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...
Tech & Science 2014.02.03 09:01 ビッグデータ活用事例(4)商品開発/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...
Corporate 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...
Tech & Science 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...
Tech & Science 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...