並び順

ブックマーク数

期間指定

  • から
  • まで

1 - 19 件 / 19件

新着順 人気順

bigdataの検索結果1 - 19 件 / 19件

  • 新型コロナ・季節性インフルエンザ・RSウイルス リアルタイム流行・疫学情報

    本Webサイトでは、エムスリー株式会社が保有する医療リアルワールドデータであるJAMDAS(日本臨床実態調査)をベースとした国内患者数に関する推計値と、厚生労働省または国立感染症研究所(NIID)による公表値を掲載しています。 JAMDASデータは、統計処理された集計データとして個人と紐づかない形で医療機関から提供されており、一切の個人情報を含みません。 新型コロナウイルス感染症新規陽性者全数報告に関する厚生労働省からの公表が2023年5月8日をもって終了したため、本Webサイトにおける新型コロナウイルス感染症新規陽性者の公表値の更新も、2023年5月8日分をもって終了しています。 JAMDASは国内約4,100医療機関(2022年12月時点)由来の臨床データに基づくデータベースで、検査結果等も含んだ前々日までの臨床データをリアルタイムに反映しています。 JAMDAS推計値は、医療機関の受

      新型コロナ・季節性インフルエンザ・RSウイルス リアルタイム流行・疫学情報
    • 「つながらない」の声が浮き彫りにしたドコモの現状--他社から数年レベルの遅れ鮮明

      NTTドコモは10月10日、ネットワーク通信品質対策を発表した。 2023年の春ぐらいから、ドコモのユーザーからネットワーク品質に関する不満の声がSNSなどで多く上がっている。当初は渋谷や池袋などの都心部、ターミナル駅周辺が中心であったが、最近では地方にも拡大している印象だ。 他キャリアでは数年前に実施済みの対策をようやく 発表会で実際にドコモのネットワーク通信品質に対する改善策を聞いたが、第一印象としては「後手後手」に回っており、他社に比べても大きく遅れている感が強かった。 例えば、ドコモでは駅や繁華街、住宅地など全国2000カ所以上で集中的に対策を実施。さらに乗降客の多いJRや私鉄などの鉄道動線を強化するという。 しかし、鉄道動線を強化する考え方はKDDIが5G開始当初から行っており、2021年6月にはJR東日本の山手線全30駅、JR西日本の大阪環状線全19駅のホームで、5Gネットワー

        「つながらない」の声が浮き彫りにしたドコモの現状--他社から数年レベルの遅れ鮮明
      • 来春に消滅する「Tポイント」栄華と没落の20年

        共通ポイントの先駆者が、ついに街から姿を消す。 カルチュア・コンビニエンス・クラブ(CCC)が展開するTポイントと三井住友フィナンシャルグループ(FG)のVポイントが、2024年春に統合する。ID数は合計1.46億人と、楽天などを抜いて国内最大規模となる。 ポイントにひもづく決済機能が弱かったCCCと、決済には強い一方で知名度の低さが課題だった三井住友FGとの間で2023年4月に資本業務提携を結んだ。 新ポイントでは、青と黄のイメージカラーが継承される一方、名称はVポイントに統一。Tポイントのブランドは消滅する。 日本初の共通ポイント Tポイントは2003年、全国1100ものTSUTAYA(ツタヤ)店舗網(当時)とその顧客基盤を背景に、同業態の会員カードを発展させる形で誕生した。日本初の共通ポイントとして、あらゆる業種の有力企業を続々と取り込んでいった。 中でも大きな提携先だったのが、ヤフ

          来春に消滅する「Tポイント」栄華と没落の20年
        • 渋谷100台プロジェクト | IDEA(イデア)

          プロジェクトの背景 Intelligence Design 株式会社では、これまで渋谷のセンター街、宮下パークなどに、商業施設や交通管理会社と連携し、AIカメラを設置してきました。(センター街の映像はこちら) 今回、人流データを複合的に可視化、分析することにより、 マーケティングや防犯における新たな視座の獲得や、データ利用価値を模索するべく、渋谷駅周辺の広域に100台のAIカメラを設置します。

            渋谷100台プロジェクト | IDEA(イデア)
          • BigQueryでクエリ一撃で29万円溶かしたけど助かった人の顔

            SolanaのPublic DataをBigQueryで取得したかった# えー、お笑いを一席. ブロックチェーンSolanaのデータがGoogle Cloud BigQueryで使えるようになったというニュースをたまたまネット推薦記事でみかけた1. おや, 面白そうだ. ちょっとやってみようかな… BigQueryはさわるのが1年以上つかってないかも, どうやるんだっけ… とりあえずカラムとかサンプルでちょっとデータをみたいよな, こんな感じだっけか? とりあえず動かしてみよう, ポチッとな. … 5秒でレスポンスが帰ってくる. おー、速い. えーっと, あれ課金データ309TB?! いちげきひっさつ、ハサンギロチン2. BigQueryでクエリ一撃5 秒で29万円溶かした人の顔# 話題の画像生成AI, DALL・Eをつかって BigQueryでお金溶かした人の顔を表現してもらった3. あ

            • 学習コンテンツ | ビッグデータ・ポータル

              概要 ・データの活用方法や統計に関する知識をいつでも学べる学習サイトです。 ・「ビジネスに役立つ統計講座」、「プレゼングラフ作成のポイント」のほか、「データサイエンス・オンライン講座」や「統計データ分析コンペティション」の開講状況等を案内しています。 概要 統計リテラシー向上の取組として、“データサイエンス”力の高い人材育成のため、「社会人のためのデータサイエンス入門」「社会人のためのデータサイエンス演習」「誰でも使える統計オープンデータ」の3つのデータサイエンス・オンライン講座を開講しています。 概要 ・こどもたちに、なるほど統計学園を通じて、日々の出来事の中で統計を意識してもらうとともに、統計データの見方や基礎的な統計の知識のほか、統計の有用性、統計調査の仕組みなどについて学んでもらうことを目的としています。 ・初級編、上級編、参考の3つのカテゴリに分けられ、初級編は小学校高学年から中

                学習コンテンツ | ビッグデータ・ポータル
              • 日本におけるデータエンジニアリングのこれまでとこれから

                2024/04/16(火) に行われた イベントの登壇資料です 先達エンジニアに学ぶ 思考の現在地 Online Conferencehttps://findy.connpass.com/event/313119/

                  日本におけるデータエンジニアリングのこれまでとこれから
                • ローソン「KDDI・三菱商事の共同経営」で王者セブンが負けるかもしれない3つの理由

                  30年のキャリアを誇る経営戦略コンサルタント。情報分析や業界分析に強く、未来予測やイノベーション分野が得意領域。一方で雑学にも強く、経済エンタテナーとして各方面に寄稿。経済クイズ本『戦略思考トレーニング』シリーズは20万部を超えるベストセラー。マスコミ関係者の地下クイズ集団『夜会』のメンバーとしても活躍。 今週もナナメに考えた 鈴木貴博 経済誌をにぎわすニュースや日常的な経済への疑問。そのときどきのトピックスについて経済の専門知識を縦軸に、社会常識を横軸において、ナナメにその意味を考えてみる。 バックナンバー一覧 KDDIがローソンのTOB(株式公開買い付け)を発表したことが話題です。成功すれば、ローソンは「王者セブン-イレブンを超える」かもしれません。これはコンビニのビジネスモデルをも変えかねない、2024年の重大ニュースです。(百年コンサルティング代表 鈴木貴博) KDDIがローソンの

                    ローソン「KDDI・三菱商事の共同経営」で王者セブンが負けるかもしれない3つの理由
                  • TumblrやWordPressがユーザーデータをAIトレーニングに提供する契約を結ぼうとしていたことが判明

                    SNSのTumblrとWordPressを保有するAutomatticが、AI企業であるOpenAIやMidjourneyと、AIのトレーニングのためにユーザーデータを提供する旨の契約を結ぼうとしていたことが明らかになりました。データがすでに提供済みかまだ提供されていないかは不明ですが、社内からは、契約には含まれないはずの個人的なデータまで提供するための準備が進められていたとの指摘があるということを、内部文書を入手したニュースサイト・404Mediaが報じています。 Tumblr and WordPress to Sell Users’ Data to Train AI Tools https://www.404media.co/tumblr-and-wordpress-to-sell-users-data-to-train-ai-tools/ Tumblr’s owner is stri

                      TumblrやWordPressがユーザーデータをAIトレーニングに提供する契約を結ぼうとしていたことが判明
                    • 単なる「お得なポイントカード」ではない…利用者2000万人「セブンイレブンのアプリ」が儲かるすごい仕組み なぜ人によって配信されるクーポンが違うのか

                      2028年にテレビ広告市場を「リテールメディア」が超えると予測されている。その特徴はどこにあるのか。セブン&アイ・ホールディングスの望月洋志さんと日経クロストレンドの中村勇介さんの共著『小売り広告の新市場 リテールメディア』(日経BP)より、セブン‐イレブン・ジャパンの最新事例を紹介する――。 セブン‐イレブンが「メディア」になった日 2022年9月1日、セブン‐イレブン・ジャパンに聞きなれない部署が設置された。その名も「リテールメディア推進部」。同推進部はセブン‐イレブン・ジャパンの広告事業の企画、推進を担う組織である。 一般的にメーカーの宣伝部門が広告宣伝費を使う先はテレビや新聞などのメディアだ。これまでの歴史の中で、セブン‐イレブンをメディアと捉え、メーカーの広告宣伝費が投じられたことが1度もなかったとは言い切れない。だが、少なくともリテールメディア事業を統括する商品本部リテールメデ

                        単なる「お得なポイントカード」ではない…利用者2000万人「セブンイレブンのアプリ」が儲かるすごい仕組み なぜ人によって配信されるクーポンが違うのか
                      • データレイクの新しいカタチ:Open Table Formatの紹介 - 流沙河鎮

                        はじめに Open Table Formatは次世代のデータレイクの基盤となり得る技術で、徐々に導入事例(末尾に列挙)が増えてきているものの、日本での認知度は発展途上な印象がある。本記事ではOpen Table Format登場の背景を紹介する。執筆にあたって、Apache Iceberg: An Architectural Look Under the CoversとAWSにおける Hudi/Iceberg/Delta Lake の 使いどころと違いについてを特に参考にした。 Open Table Formatとは? Open Table Formatとは、従来のデータレイクの技術的な課題&ユースケースの要請に応える形で登場した、データレイクに最適化されたテーブルフォーマットを指す概念で、上手く活用することでクエリプランニング、実行性能の最適化、効率的なUpdateやDelete、タイム

                          データレイクの新しいカタチ:Open Table Formatの紹介 - 流沙河鎮
                        • オムロン、医療ビッグデータのJMDCを子会社化 TOBで - 日本経済新聞

                          オムロンは8日、医療ビッグデータ収集のJMDCを子会社化する計画を発表した。TOB(株式公開買い付け)を通じてJMDC株を追加取得し、出資比率を現在の31.49%から50%超に引き上げる。取得額は最大855億円を見込む。両社は互いのノウハウを生かし、生活習慣病を防ぐ予防医療ビジネスに力を入れる。TOB価格は1株当たり5700円。JMDCの7日の終値(4684円)に2割のプレミアム(上乗せ幅)を

                            オムロン、医療ビッグデータのJMDCを子会社化 TOBで - 日本経済新聞
                          • 「HELLO CYCLING」で二輪型電動バイクシェアリングの実証実験、安定感ある車両を試乗してみた

                              「HELLO CYCLING」で二輪型電動バイクシェアリングの実証実験、安定感ある車両を試乗してみた
                            • Amazon EMR のバージョンアップ 2/3:メジャーバージョンアップで遭遇した問題 - Repro Tech Blog

                              前回の続きです。 EMR 5.36.1 から EMR 6.6.0 への更新について書きます。 EMR 5.36.1 から EMR 6.6.0 への更新 アプリケーション等 EMR 5.36.1 EMR 6.6.0 Tez 0.9.2 0.9.2 Hue 4.10.0 4.10.0 Hive 2.3.9 3.1.2 Hadoop 2.10.1 3.2.1 Presto 0.267 0.267 Trino N/A 367 Amazon Linux 2 2 このバージョンアップでは Hive と Hadoop のメジャーバージョンアップがあるので、Upgrade Amazon EMR Hive Metastore from 5.X to 6.X | AWS Big Data Blog のとおりに Hive メタストアをマイグレートしました。 その後、検証用 EMR cluster を作成してクエ

                                Amazon EMR のバージョンアップ 2/3:メジャーバージョンアップで遭遇した問題 - Repro Tech Blog
                              • 分散SQLクエリエンジンTrino徹底ガイド - たけぞう瀕死ブログ

                                分散SQLクエリエンジンTrino徹底ガイド 作者:Matt Fuller,Manfred Moser,Martin Traverso秀和システムAmazon オライリーから出ているTrino: The Definitive Guideの翻訳だそうです。以前から風の噂で翻訳しているという話を聞いてはいたのですが、ついに発売されたようなので購入してみました。どう考えてもそんなに部数出ていないと思うのですが、近所のさほど大きくない書店でも売っていたので驚きました。 近所の書店にTrino本が売ってたので義務として購入した。 pic.twitter.com/CkA3GwxMzn— Naoki Takezoe (@takezoen) March 25, 2024 もともとPresto版のThe Definitive Guideが2020年に出たものの、Facebook社との名前騒動によりPrest

                                  分散SQLクエリエンジンTrino徹底ガイド - たけぞう瀕死ブログ
                                • AWS Glue × Apache Iceberg で構築する更新可能なデータレイクテーブル

                                  こんにちは。シンプルフォーム株式会社 にてインフラエンジニアをしています、山岸です。 社内向けに運用しているデータ分析基盤について現状抱えているいくつかの課題を克服すべく、最近は更改に向けた検証に取り組んでいます。今回は取り組みの一つである「AWS Glue と Apache Iceberg によるデータレイクテーブル構築」についてご紹介したいと思います。 概要 当社ではデータ分析基盤の ETL 処理に AWS Glue を使用しています。社内のデータ分析業務等のため、RDS データベース等のデータソースから日次で S3 上に構築された DWH に連携しています。 現行のデータ分析基盤では、DB テーブル上のデータを毎日全件洗い替えています。このような処理方法は ETL 実装や問題発生時の復旧が簡単である一方、ETL 処理のコスト効率が悪く、データ量の増加に伴って処理時間も長くなっていきま

                                    AWS Glue × Apache Iceberg で構築する更新可能なデータレイクテーブル
                                  • Mercari Dataflow Templateの紹介

                                    テラーノベルで機械学習を担当している川尻です。テラーノベルで定期実行タスクの管理には、Google CloudのマネージドサービスであるCloud Composerを活用しています。以前にもテラーノベルのテックブログで他のサービスと比較して紹介しています。 定期実行タスクの中で典型的な処理の一つとして、BigQueryで処理した結果をGoogle Cloud StorageやCloud Spannerに書き出すというものが挙げられます。そういった処理のとき、Mercari Dataflow Templateが便利なので紹介します。また、最後にComposerから使うときのTipsをまとめました。 Dataflowのつらいところ Dataflow[1] というのは、Google Cloudのフルマネージドでサーバーレスなデータ処理サービスです。処理のパイプラインは、Apache Beam[2

                                      Mercari Dataflow Templateの紹介
                                    • データに付加価値を与える技術

                                      はじめに株式会社ナウキャストでデータエンジニアをしている沼尻です。 この記事では、私が担当している「マッピング」という業務についてご紹介したいと思います。マッピングと言われてもピンと来ないと思いますが、あまり語られることのない(それがゆえに何と呼称したらよいかさえ定かではない)データエンジニアリングの重要な一領域だと思っていて、他社さんにも類似する業務が存在するのではないかと思っています。この記事をきっかけにして、他社さんと情報交換や技術交流などができたら嬉しいですし、ひいては、将来的なマッピング(ないしその類似業務)に関する知識の体系化につながれば幸いです。 マネージャーやエンジニアの募集もしていますので、ご興味を持っていただけたら、この記事の最後に掲載している求人をご確認いただければと思います。 マッピングとは何かナウキャストでは、パートナーから様々なオルタナティブデータ(POSデータ

                                        データに付加価値を与える技術
                                      • 【Iceberg 1.5新機能】viewの紹介 - 共通メタデータ形式とバージョン管理が実現する新たな可能性 - 流沙河鎮

                                        はじめに Iceberg view概要 一般的なクエリエンジンにおけるviewの役割 Iceberg viewを使ってみる Iceberg viewのコンセプト メタデータ形式の共有 viewのバージョン管理 Iceberg viewの構成要素と仕組み View Metadata versionsフィールド representationsフィールド 「create_changelog_view」プロシージャによるIcebergのCDC create_changelog_view create_changelog_viewの使い方 引数 アウトプット create_changelog_viewの実行例 Tips Carry-over Rows Pre/Post Update Images ユースケースのアイデア おわりに Appendix: Viewサポートに関連するPR はじめに 2024

                                          【Iceberg 1.5新機能】viewの紹介 - 共通メタデータ形式とバージョン管理が実現する新たな可能性 - 流沙河鎮
                                        1