データ基盤の検索結果1 - 6 件 / 6件

• あとで読む

  複数の企業でデータエンジニアとして求められたスキル - yasuhisa's blog

  • 706 users
  • www.yasuhisay.info
  • テクノロジー
  • 2024/04/29

  最近「ああ、これ前職でも前々職でもやったことあるなぁ」という仕事があった。データエンジニア(やその関連職種)として働き始めて約5年、3社でフルタイムとして働いてきて「このスキルは業界や組織規模が変わってもデータエンジニアとしてスキルを求められることが多いな」と感じたものをまとめてみることにした。棚卸し的な意味はあるが、特に転職用などではないです。 前提 どこでも必要とされたスキル データマネジメントに関する概要レベルの知識と実行力 セキュリティや法令に関する知識 事業ドメインに関する興味関心 他職種とのコミュニケーション能力 コスト管理 / コスト削減のスキル ソフトウェアエンジニアとしてのスキル DataOpsやアラートのハンドリング能力 分析用のSQLを書く力 古いテーブルやデータパイプラインを置き換えていくスキルや胆力 あるとやりやすいスキル 関連部署の動きを何となく把握しておく力

  • エンジニア
  • あとで読む
  • データ
  • 仕事
  • データ分析
  • 企業
  • SQL
  • データエンジニア
  • スキル
  • 勉強

  
• あとで読む

  データ基盤を支える技術

  • 193 users
  • speakerdeck.com/chanyou0311
  • テクノロジー
  • 2024/05/10

  主にクラウドの話してます - 広島 での登壇資料です。 https://omoni-cloud.connpass.com/event/315682/

  • データ基盤
  • あとで読む
  • データエンジニア
  • 技術
  • BigQuery
  • cloud
  • クラウド
  • データ

  
• あとで読む

  使われないものを作るな！出口から作るデータ分析基盤 / Data Platform Development Starting from the User Needs

  • 150 users
  • speakerdeck.com/amaotone
  • テクノロジー
  • 2024/05/16

  本資料は Tech Play イベント『データ基盤運用の工数削減に効いた俺的ベストプラクティス データマネジメントの勘所』での登壇資料です。 https://techplay.jp/event/940296 データ基盤を構築する際、多くの人が最初にdbt、BigQuery、troccoといったツール名を思い浮かべるかもしれません。しかし、ビジネス価値を生み出すデータ基盤を開発するためには良いツールを選定するだけでなく、「どの技術をいつのタイミングで導入するか」「関係者をどのように巻き込むか」といった観点も重要です。この発表では、製造業のDXを進めるCADDiが直面したデータの課題と、利用状況に合わせて段階的にデータ基盤を拡充していった過程についてご紹介します。

  • データ
  • あとで読む
  • データ分析
  • 開発
  • マネジメント
  • data

  
• あとで読む

  プロダクトの機能・データについて理解を深める「輪テーブル会」の紹介 - Techtouch Developers Blog

  • 27 users
  • tech.techtouch.jp
  • テクノロジー
  • 2024/05/07

  はじめまして、テックタッチで DataEnabling チームのエンジニアマネージャーをしているtaker です。 DataEnabling チームでは、社内の様々な組織のデータ活用をより推進し、プロダクト開発やカスタマサクセスを強化するためデータ基盤の改善や社内からの様々な依頼について日々取り組んでいます。 この記事ではそんな私達のチームが、チーム内でデータに関する知識を共有するプラクティスについて共有させていただくため、一筆したためました。 はじめに 取組内容について 進める上で気をつけている点 実施した結果良かったこと 終わりに はじめに データ活用を進める上では、プロダクトのデータ構造や機能とデータの対応関係について精通している必要があります。 例えば、カスタマーサクセス（CS）から「 xx の機能を有効にしている顧客数を知りたい」という問い合わせがあった際「 xx の機能」が「ど

  • development
  • あとで読む
  • 開発

  
• あとで読む

  クラスメソッド データアナリティクス通信(AWSデータ分析編) – 2024年5月号 | DevelopersIO

  • 3 users
  • dev.classmethod.jp
  • テクノロジー
  • 2024/05/09

  Amazon RedshiftはZero-ETL統合のMulti-AZデプロイメント、Amazon Athenaのフェデレーテッドクエリパススルー機能、Amazon QuickSightのAWS PrivateLinkのサポートとIAMアイデンティティセンターのアカウントインスタンスを新たに統合など。 はじめに クラスメソッドの石川です。日々AWSのアナリティクス関連サービスのアップデートとそのブログをご紹介します。 今月は、Amazon RedshiftはZero-ETL統合のMulti-AZデプロイメントで高可用性を実現し、ダウンタイムなしの分析を可能に。Amazon Athenaのフェデレーテッドのクエリパススルー機能で、BigQueryやSnowflakeなどの外部データソースへの直接アクセスが可能になり、データ処理の効率が飛躍的に向上。さらに、Amazon QuickSightは

  • AWS

  
• あとで読む

  データ基盤をオンプレ＋AWSに刷新！ 技術選定とプロジェクト進行のポイントをマイナビの事例に学ぶ

  • 1 user
  • codezine.jp
  • テクノロジー
  • 2024/05/14

  CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。