データベースの設計は、情報の整理とアクセス性を最適化するための重要な要素です。 階層型データベースモデルは、その名の通り、データを階層構造で表現するものです。この記事では、階層型データベースの定義、基本構造、主な用途やメリットを解説します。また、具体的な使用例としてファイルシステムや部品リスト（BOM: Bill of Materials）についても紹介します。 階層型データベースの背景と歴史 階層型データベースの起源は、1960年代にIBMが開発した「情報管理システム（IMS）」にまでさかのぼります。 当時のコンピュータシステムは、データの処理能力が現在と比べて限られていたため、データの管理と検索を最適化するために階層構造が採用されました。その後、階層型データベースはファイルシステムや部品リスト（BOM）の管理など、特定のニーズに対応する形で広く使用されてきました。 しかし、その柔軟性の
GoogleCloud DataAnalytics OnAir2022 レポート（後半 GCP編）｜よしむら＠データマネジメント担当
GoogleCloud DataAnalytics OnAir2022について公式サイトより概要を抜粋。 公開されている動画を見ながら、概要と感想をまとめていきます。 後半のセッションはGCP関係で、GCPのサービスを使ってデータ基盤を作る方法が語られていた。 Google Cloud のフルマネージドのマルチクラウド分析プラットフォームを利用することで、規模、パフォーマンス、費用の制約なく、誰もが分析情報を取得することができます。さらにリアルタイムの分析情報とデータアプリを活用して、ビジネスの意思決定とデジタルイノベーションを促進することができます。本セミナーでは、Google Cloud のデータ分析ソリューションのご紹介、最新情報、お客様の導入事例などをご紹介させていただきます。 今回のテーマは、 ・データ分析 / 基盤としての Google Cloud の優位性 ・デジタルマーケテ
GoogleCloud DataAnalytics OnAir2022 レポート（前半 Looker編）｜よしむら＠データマネジメント担当
初めての方もわかる、Lookerが実現するデータ活用の形とメリット発表者Google Cloud カスタマーエンジニア 川窪 善人氏 概要Lookerとは 「ニアリアルタイムのデータを、ビジネスユーザーが必要な時に必要な場所でデータを取得し、各種施策ツールへの連携やデータの収益化を実現するデータプラットフォーム」 ユースケース ・ビジネスの意思決定のための可視化 ・マネタイズを目的としたデータ提供ビジネスの基盤 Lookerのメリット ・Lookerを使うことでBigQueryのデータを使ってADへの配信のつなぎこみがビジネス担当者だけでできるようになった。 ・SQLを書かなくても集計が可能となり、ビジネスユーザーでの可視化が可能 LookerのUI https://docs.looker.com/ja/dashboards/new-dashboard-experience ※Looke
SQL│文字列を日付型に変換するTo_Date・Convert | アナリティクス沖縄│DataAnalytics
今回は、SQLで文字列を日付型に変換する方法について説明します。 さまざまな形式で入力される日付データ（文字列）を一貫した日付型で管理することは、データ整合性を維持するためにとても重要です。 なお、変換するためのSQLの記述はRDBMSによって多少異なります。 この記事では、SQLの文字列から日付型の変換方法について、PostgreSQL、MySQL、SQL Serverそれぞれで紹介します。 あわせて、変換時に発生しやすいエラーとその回避法、そして変換がデータベースに与える影響についても触れます。 PostgreSQL：文字列を日付型に変換 この章では、PostgreSQLで文字列を日付型に変換するためのTO_DATE関数と基本文法を説明します。また、応用的な変換の実用例についても紹介します。 TO_DATE関数 PostgreSQLで文字列を日付型に変換するときは、TO_DATE関数を
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階層型データベース（モデル）とは？基本構造と使用例 | アナリティクス沖縄│DataAnalytics
Kaggle challenge: Santanders product recommendations #dataanalytics #kaggle #machinelearning - クリエーションライン株式会社
