ビッグデータを活用しよう 「ビッグデータ・IoT総覧2015-2016」、「ビッグデータ・IoT・AI総覧2016-2017」、「AI・IoT・ビッグデータ総覧2017-2018」に続き、本年も「AI・IoT・ビッグデータ総覧2018-20...
ギックス代表取締役 網野が、商工ジャーナルに寄稿しました 中小・中堅企業向け経営情報誌「商工ジャーナル」の2018年11月号における、特集「使える！ AI、IoT、ビッグデータで変革を」に、弊社代表取締役網野知博が寄稿いたしました。 ...
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...
「AI・IoT・ビッグデータ総覧」の執筆に弊社網野・宍戸・山田が参画しました。 一昨年の「ビッグデータ・IoT総覧2015-2016」、昨年の「ビッグデータ・IoT・AI総覧2016-2017」に続き、「AI・IoT・ビッグデータ総覧20...
Microsoft Access の使い方を工夫すれば強力なデータベースメンテナンスツールとなる 昨今、様々なデータ活用が進み、それに伴い様々なツールやサービス、ハードウェアが毎日のように生まれては消えていきます。そんなカンブリア紀並みに...
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...
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...
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...
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...
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...
