データ 分析 基盤。 これからの時代に求められるデータ分析基盤「ラムダアーキテクチャ」を「Microsoft Azure」で実現するには?

どのようなデータ基盤を作ったのか? データ収集/蓄積/加工/活用、パイプライン管理の設計 (1/3):開発現場に“データ文化”を浸透させる「データ基盤」大解剖(2)

特別な理由がなければ車輪の再発明をせずに、デファクトスタンダードに準拠しました。

もっと

どのようなデータ基盤を作ったのか? データ収集/蓄積/加工/活用、パイプライン管理の設計 (1/3):開発現場に“データ文化”を浸透させる「データ基盤」大解剖(2)

データソースからの分離 バックアップだけであれば、またデータソースから収集しなおせばいいと思われるかもしれません。 分析部門:Tableauを使いたい 高価格なので全員に配布できるわけではないが、専門部隊にはライセンスがある。 ただし、その利用方法は主に IaaS 的なもので、構築した VM 上に DWH やミドルウェアを独自に導入し、自分たちで運用管理するという形態でした。 しかし、テキスト・音声・音・画像・動画などの、前もって定義されたデータモデルをもたない非構造化データや、XMLやEDIなどのようにリレーショナル・データベースのデータモデルとは異なった形式の半構造化データという、今までは捨てられたり、うまく活用されてこなかったデータが、ストレージや計算パワーのコスト削減によって蓄積したり処理したり分析することができるようになりました。 後述するクラウドデータウェアハウスのサービス利用者は相性の良いものを選ぶことができます。 そのため、「大量のデータを保持しているが、処理能力はそこまで必要ではない」といった場合に、コストが最適化できない問題が生じていたが、このソリューションシナリオを使うことで改善できるという。

もっと

AWSにおけるビッグデータ分析基盤の導入(2) AWS Glue|アクセンチュア

PR 企業のデジタル化が加速している。 TDSEでは、クラウドサービス、オープンソース技術、商用製品を適切に組み合わせることにより、データ分析の目的・内容に応じた最適なシステム基盤構築をご支援します。 KBDを、Azure Synapse Analytics による環境へと移行したことにより、導入前に問題となっていた運用管理の負荷は大きく軽減されました。

もっと

日本IBM、データ分析基盤の新版「Cloud Pak for Data V3.0」、2020年下期にクラウドサービス化

データ管理に関わる担当者は今までよりも少なくなりますし、間接作業も無くなります。 もう少し詳しく 先程の概要図に沿って、 もう少し細かく記載すると、上記の図のようになります。 ストラテジックITソリューション部の位置づけ その中でも岡澤 さん が所属するストラテジックITソリューション部は、 既存のシステム開発・保守の部署とは独立しており、 ビジネス成長のための新規事業開発・技術研究に特化している部署になります。 中でも、Azure PaaSのデータ分析プラットフォームには、あらかじめいくつかのソリューションシナリオを用意しており、これらをベースに個々の環境に応じてカスタマイズを可能にしているという。

もっと

どのようなデータ基盤を作ったのか? データ収集/蓄積/加工/活用、パイプライン管理の設計 (1/3):開発現場に“データ文化”を浸透させる「データ基盤」大解剖(2)

そのため、データアナリストというよりデータサイエンティストに向いたアーキテクチャと言えます。 また、これらの処理フローを実現するAWSサービスは次の図のようになっています。 また、集配の時間や場所も、今以上に柔軟に設定できるようになります。 レコメンド機能などのエンドユーザーに直結する機械学習の学習済みモデルもここと同じ立ち位置の概念だと思ってます。 データウェアハウス(DWH)中心のアーキテクチャでは、業務データベースからのデータはETLツールによって変換され、DWHに蓄積されます。 むしろ、ビジネスに直結しています。 その理由は三つあります。

もっと

DeNAのデータ分析基盤 あらゆるサービスのログを蓄積・分析するインフラの仕組み

予めご了承ください。 今後、データ基盤を作る人や、今作ってるor使ってるけど何かが辛い人への参考になれば幸いです。 また、データストア間をつなぐETLツールにおいてもオープンソースソフトウェアのTalendというものがあり、経済的にシステム基盤を構築できます。

もっと

データ分析基盤開発は丸投げできない! ユーザー企業に必要な考え方と準備

この方式の最大の特長は、生のままのデータが蓄積されているので、データ分析時にいろいろな意味付けを試してみる探索的なデータマイニングができるところにあります。 また、データ量がそこまで多くないのであれば、主要なRDBMS(MySQL、PostgreSQL)やELKスタック(Elasticsearch+Logstash+Kibana)を分析用途に1つ立て、そこにデータを流し込むだけで十分でしょう。 最近では、「その数字が戦略を決める」や「統計学が最高の学問である」などのデータ分析に関するビジネス書が注目を浴び、「マネーボール」にいたってはブラッド・ピット主演の映画にまでなっています。 プロトタイプ環境の構築、ETLの構築と利用、Azure SQL Data Warehouseの活用などを実際に行うプログラムで、勤務先でAzureを使っている参加者は自社のアカウントをそのまま使えるメリットがある(アカウントがない場合は同社が環境を用意する)。 データを有効に活用するためには、活用するために適切な環境を構築し、そこにデータを適切な形で流し込むことが重要です。

もっと

分析者から見た使いにくいデータ基盤の話

分析種別により、利用ツールが特定される。 そして、宅急便取扱い個数は年間約 18 億個にのぼります。

もっと

“爆速で開発”沖縄銀行のデータ分析基盤 1億件のデータに挑む

ただ、ドキュメントやバイナリデータなど、さまざまな形式のデータをデータレイクに蓄積するためには、各業務システムから必要なデータを収集せねばならない。 データ統合を実現した環境ではそうした問題は起きません。 異種データベース間の移行• データ分析基盤の性質 主役は機能ではなくデータの「活用」 業務システムは多くの場合、そのシステムが完成して使える時点で目的を達成できる、すなわち機能=価値であるケースが多いです。 データソース データレイクに取り込まれるデータの種類が様々あります。

もっと