データを分析し、機械学習などを活用していくためにはデータを蓄積することがまず重要となります。データウェアハウス、データレイクといったデータ分析の第一歩をわかりやすく説明し、それがビジネスにどう役立つかをお話します。また、それを Google Cloud Platform BigQuery や Google Cloud Storage, G Suite といったサービスを活用することでどのように簡単に実現できるかもご紹介します
データを分析し、機械学習などを活用していくためにはデータを蓄積することがまず重要となります。データウェアハウス、データレイクといったデータ分析の第一歩をわかりやすく説明し、それがビジネスにどう役立つかをお話します。また、それを Google Cloud Platform BigQuery や Google Cloud Storage, G Suite といったサービスを活用することでどのように簡単に実現できるかもご紹介します
データを分析し、機械学習などを活用していくためにはデータを蓄積することがまず重要となります。データウェアハウス、データレイクといったデータ分析の第一歩をわかりやすく説明し、それがビジネスにどう役立つかをお話します。また、それを Google Cloud Platform BigQuery や Google Cloud Storage, G Suite といったサービスを活用することでどのように簡単に実現できるかもご紹介します。
Google Cloud 主催オンライン開催イベント Data Platform Day の内容を解説していきます。企業におけるデータ活用が進む中、データマネジメント、データ分析を支える分析基盤など、企業様はどのように収集、活用、構築しているのかをお伝えします。さらに当日はご出演いただいた企業様にさらに深くお話を聞くため、インタビューも行いました。
データを分析し、機械学習などを活用していくためにはデータを蓄積することがまず重要となります。データウェアハウス、データレイクといったデータ分析の第一歩をわかりやすく説明し、それがビジネスにどう役立つかをお話します。また、それを Google Cloud Platform BigQuery や Google Cloud Storage, G Suite といったサービスを活用することでどのように簡単に実現できるかもご紹介します。
Google Cloud 主催オンライン開催イベント Data Platform Day の内容を解説していきます。企業におけるデータ活用が進む中、データマネジメント、データ分析を支える分析基盤など、企業様はどのように収集、活用、構築しているのかをお伝えします。さらに当日はご出演いただいた企業様にさらに深くお話を聞くため、インタビューも行いました。
【de:code 2020】 Power Platform で広がるデータ インテグレーションの世界 (1/2)日本マイクロソフト株式会社
あらゆるビジネスの過程でデータが発生し、最適なストレージに蓄積され、データサイエンティストが分析し、業務上で次に打つべきベストなアクションを起こす。このようなデジタル フィードバック ループは、一部の限られた企業のみが実現可能なものでしょうか?確かに「データが事業部門(LOB)毎に点在している」「データは溜まっているけど、活用できていない」などのお困り事が良く聞かれます。マイクロソフトのビジネスアプリケーションの基盤である Power Platform では、皆さまの企業において、あらゆるシステムからのデータを集約、統合し、データが分析されるまでの準備を簡単に行うことができます。Power Apps、CDS、ADLS、Power BI などをキーワードに、それらの最新のテクノロジを整理してご紹介します。
Big Data Visual Analytics Realized By Hadoop and TableauDataWorks Summit
Tableau makes it easy for business users to find valuable insights quickly and easily from Hadoop's huge dataset. Even without the advanced knowledge of the query language, a lean visual analysis interface makes big data manageable for more people. Please mix with the demo and see.
Neo4jは、グラフ理論をデータベースエンジンの設計思想として採用しているDBMS (Data Base Management System)です。特にNeo4jが、他のグラフデータベースに比べ、一目をおいていることは、データ処理にCypherというSQLライクなクエリ言語が使えるということです。Cypherは、関係型データベースでさえ苦手とするとても複雑なジョインが絡む処理や、そもそもSQLではアルゴリズムの限界があるデータ処理にも対応できます。
Similar to [Cloud OnAir] データ ウェアハウス モダナイゼーション 2019年10月17日 放送 (20)
4. Cloud OnAir
データ ウェアハウスの起源
データ ウェアハウスの父 : William H. (Bill) Inmon
● データウェアハウスとは、特定の目的のために、様々なデータが
統合され、保存されたデータは変更がされない、
運営者の意思決定をサポートするためのものである。
“A data warehouse is a subject-oriented, integrated, nonvolatile, and
time-variant collection of data in support of management’s
decisions.”
(William H. (Bill) Inmon : “Building the Data Warehouse”, p.29 訳は引用者による)
21. Cloud OnAir
Forrester Research Names
Google Cloud a Leader in Cloud
Data Warehouses
BigQuery への外部リサーチ機関による評価
お客様は [BigQuery の] 柔軟なインフラ
ストラクチャ、実績のあるハイエンド規模と
パフォーマンス、強力なAI / ML 機能、
そして幅広い分析ユースケースのサポートを
望んでいます。
The Forrester Wave™:
Cloud Data Warehouse, Q4 2018
参照リンク :
https://cloud.google.com/forrester-cloud-data-warehouse/?hl=ja