BIプラットフォームで作る管理会計システム〜表計算ソフトとの比較を添えて〜 / Management Accounting System by BI Platform - Speaker Deck
Transcript BIプラットフォームで作る管理会計システム 〜表計算ソフトとの比較を添えて〜 Integrated Data Service部 塚本圭一郎 0 © KADOKAWA Connected Inc. 1 自己紹介 塚本 圭一郎 (Keiichiro Tsukamoto) • 博士 (情報科学) • 2014-04 ㈱ドワンゴ 新卒入社 • 所属と役職 – ㈱KADOKAWA Connected Integrated Data Service部 部長 – ㈱ドワンゴ Dwango DataManagement Service部 部長 • 職務 – KADOKAWAグループにおける 組織横断のデータ利活用促進のリード © KADOKAWA Connected Inc. 2 目次 • 管理会計とは • 管理会計を表計算ソフトで行う際の課題 • BIプラットフォーム Ta
みなさんがインターネット上のサービス、例えばAppleやGoogleなどのサービスを使うとき、「あなた本人が使っている」ことをサービス提供側は認識している。それを可能にするのが「アイデンティティー管理」（デジタルで扱うので「デジタルアイデンティティー管理」と呼ぶ）である。その第一人者は実は日本人で、OpenID Foundationという米国を本拠地にする国際標準化団体の理事長を務める崎村夏彦氏だ。同氏が著した『デジタルアイデンティティー 経営者が知らないサイバービジネスの核心』（2021年7月発行）は、DX経営者が自分の言葉で語らねばならないことをまとめているという。（聞き手＝日経BP 技術メディアユニット クロスメディア編集） 崎村さんは何をしている人なのか、一言で説明するとどうなりますか？ 「アイデンティティーのプロトコルを作成する人」です。AppleやGoogleなどが提供するサー
データマネジメントの資格「CDMP」とは
はじめに ～CDMPとはどのような資格なのか、受験のメリットを解説～ データマネジメント業務に係わる多くの方がDMBOKをお読みになったことがあるかと思います。DMBOKはデータマネジメントに関するあらゆる領域について体系的に書かれた良書です。しかし、多忙なビジネスパーソンにとって全672ページというボリュームは、手軽に読める量ではありません。 そこで、DMBOKの内容について効率的に理解する良い方法はないか模索していたところ、CDMPというデータマネジメントに関する資格があることをEDW2019に参加した際に知りました。 CDMP取得に向けて勉強することはDMBOKの内容を効率的に理解する１つの有益な手段であると考えています。今回はCDMPとはどのような資格なのか、また、CDMPを受験することのメリットについてご紹介いたします。 CDMPとは CDMP（Certified Data Ma
GitHub - webdataset/webdataset: A high-performance Python-based I/O system for large (and small) deep learning problems, with strong support for PyTorch.
WebDataset format files are tar files, with two conventions: within each tar file, files that belong together and make up a training sample share the same basename when stripped of all filename extensions the shards of a tar file are numbered like something-000000.tar to something-012345.tar, usually specified using brace notation something-{000000..012345}.tar WebDataset can read files from local
データ組織立ち上げ編 ＡＩ事務員宮西さん 著者のデータ組織の立ち上げ経験をマンガ＋コメントでまとめてみました。 無料公開のため0円となります。こちらもkindle本になります。 職務経歴大学時代から現在までの職務経歴をずらずらと記載。 どんなチームで、どんなことをやって、どんなスキルを身に着けたのかを書いていく。 大学・大学院時代情報系の学科を卒業してそのまま大学院へ進学。 大学院に進学したがもっと学問をやりたいというモチベーションではなくもうちょっとロハスな生活したいという不純な動機のほうが強かった。 研究テーマはレコメンドをやっていたが、今記憶にあるのは協調フィルタリングとTF-IDFという単語くらい。 その後、データサイエンスが流行り機械学習の仕事をやることになったので分野としての筋は悪くなかった。 卒業は無事にできてIT企業へ メッセージングアプリのバックエンド開発配属されたのはL
半構造化データとは何か？
半構造化データとは？構造化データ、非構造化データとの違いを解説 EDW（Enterprise Data World）では半構造化データをどう管理・活用するかが多く語られていました。それらのトピックも今後触れていきたいと思いますが、本ブログではその前段として『半構造化データとは何か？』をテーマにお伝えします。 『半構造化データ』とはどんなもので、構造化データや非構造化データとは何が違うのでしょうか？ 半構造化データに関するブログ ① 半構造化データとは何か？ 本ブログ ② マクロとミクロ：２つのレベルで半構造化データを定義する https://jp.drinet.co.jp/blog/datamanagement/qcfixpdzmf ③ 半構造化データのマクロレベルとミクロレベルの関連と注意点の考察 ～非構造化データの意味を定義する～ https://jp.drinet.co.jp/blo
LinkedIn Data Infrastructure - Software Engineering Daily
LinkedIn has become a staple for the modern professional, whether it’s used for searching for a new job, reading industry news, or keeping up with professional connections. As a rapidly growing platform that serves more than 675 million users today, LinkedIn is a company that can boast of having one of the largest user bases in the world. How these users interact with the site and react to recomme
個人情報保護法の用語が難しい個人情報保護法を順守するために法務と話をするのだけど、法務はITの事をあまり理解してなくて、ビジネス＆システムは個人情報保護法の事を理解していないみたいなことになっていて大変でした、そのときビジネス＆システムに説明した個人情報保護法の用語をnoteでもまとめます。 自分はビジネス＆システム側として法務と喧々諤々と議論して得た内容で、法務知識はないため間違っていたらコメントください。 押さえておきたい用語 個人情報 個人データ 要配慮個人情報 個人識別符号 仮名加工情報（個人情報） 仮名加工情報（個人情報ではない） 匿名加工情報 個人関連情報 個人情報この法律において「個人情報」とは、生存する個人に関する情報であって、 次の各号のいずれかに該当するものをいう。 一 当該情報に含まれる氏名、生年月日その他の記述等（文書、図画若しくは電 磁的記録（電磁的方式（電子的方
メメントデータベースは、使いやすいデータベース管理のためのカスタマイズ可能なソリューションの複雑な、です。 メンメントは、あなたとあなたのチームがあらゆる情報を簡単かつ効果的に管理できるようにします。 他のデータベース管理ツールとは異なり、メメントデータベースは両方の経験豊富なユーザーやカジュアルな問題を解決するものにとって有用となるシンプルなユーザーインターフェースにパックされた強力な機能を提供します。 主な機能 ● カスタムフィールドを含むエントリの保存。 ● 集計、チャート作成、ソート、グループ化、および任意のフィールドによるエントリのフィルタリングを含む、データ分析の実行。 ● リスト、カード、テーブル、マップ、カレンダーの形式でデータを表示する。 ● グーグルスプレッドシートとの同期。 ● ライブラリへのアクセスを他のユーザーに提供することで、クラウドストレージとチームワーク。
Publicly Available Standards
In accordance with ISO/IEC JTC 1 and the ISO and IEC Councils, these International Standards are publicly available for Standardization purposes. Licence Agreement for Publicly Available Standards When you download (an) ISO publication(s) from this site, you accept the ISO Customer Licence Agreement ("Licence Agreement"), excluding clauses 2. Watermark, 5. Paper copies, and 6. Codes and Graphical
データリネージの組織導入事例と今後の戦略発表者tosh2230（GMOペパボ） 発表資料＜後であれば更新する＞ 概要データリネージをはじめた背景データリネージとはデータの系譜を明らかにすること。データの可観測性の向上が目的。 Bigfootと名付けられたデータ基盤を運用している。 データ駆動のためのエコシステムの提供 サービスの動的な改善と意思決定の自動化をサポート GMOペパボはいろんな運営サービスがあります。複数サービスを活用していることによる困りごとが２点あります。 データ障害の原因や影響範囲を把握しにくい 業務データの活用状況を把握しにくい 業務データ全体に対するデータリネージがしたい。 データリネージ具体的な手段OSSでStairlightというものを開発しました。 特徴 SQLからデータのつながりを見つける コードベースにあるSQLを探す。 独立性が高い 詳しくはこちらへ GM
3分でわかるデータマネジメント【データアーキテクチャ】
はじめに ～データアーキテクチャと活動について解説～ 社内に存在する膨大な量のデータを管理・活用する際の指針となるのが今回紹介する「データアーキテクチャ」です。データマネジメントを行う企業は、まずデータアーキテクチャを設計し、それを実現するために計画的な取り組みを続けていく必要があります。 MDMやDWH/BI、データ品質等と比べてあまり広く知られていませんが、データマネジメントにおいてデータアーキテクチャはとても重要です。DMBOK2(データマネジメントの知識体系を記載した書籍)の中でも、データアーキテクチャはデータマネジメント知識領域の一つとして扱われています。（そもそも“データマネジメントとは？”“DMBOK2とは？”という方は、こちらの記事『データマネジメントとは何か』もご覧ください。） 本記事では、データアーキテクチャとそれにまつわる活動について、弊社の知識・経験をもとに簡単に解
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datatech-jp Casual Talks #2で発表した資料。 非IT企業でデータ利活用を推進したときの課題と取り組みについて 【Twitter】https://twitter.com/yoshimura_datam 【note】https://note.com/datamanagement 【Kindle】https://amzn.to/37Tdhr6
Abstract
Data Lake Management: Challenges and Opportunities Tuesday, August 27, 11:00 – 12:30 -- VLDB 2019, Los Angeles, California Abstract The ubiquity of data lakes has created fascinating new challenges for data management research. In this tutorial, we review the state-of-the-art in data management for data lakes. We consider how data lakes are introducing new problems including dataset discovery and
Oracle Cloud Hangout Cafe Premium #4 - マイクロサービスとデータマネジメント / microservice-and-datamanagement
Oracle Cloud Hangout Cafe（おちゃかふぇ）のセッションスライドです。 (セッションの録画) https://youtu.be/mjhBGepIAuk (イベントページ) https://ochacafe.connpass.com/ #ochacafe
令和6（2024）年4月5日現在、並び順は制定・承認日順、本文が公開されているもののみ。 追加・修正等がございましたら、当サイトお問い合わせ先のメールアドレス（axies.jpcoar.rdm[at]gmail.com） もしくはRDM日本コミュニティ（https://wa.rdm-japan.org/）までご連絡をお願いします。（※メールアドレスの[at]は＠に変更してください。） 1.「京都大学 研究データ管理・公開ポリシー」（令和2（2020）年3月19日研究者情報整備委員会承認、 「ポリシーについての解説・補足」あり） https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/research/research-policy/kanrikoukai ※関係記事：E2295 - 「京都大学研究データ管理・公開ポリシー」採択の経緯（カレントアウェアネス-E No.397 2020.09
結論は「30分じゃ全く読み終わらない」。普通に3時間くらいかけて読み終えましたが、冒頭部に筆者からの宿題が出されていたので取り組んでみようと思います。 筆者からの宿題 ①自分の置かれた環境で解くべき課題は何か ②その課題に対して何ができるか①自分の置かれた環境で解くべき課題は何か 課題：キャンプ場の運営をしているが顧客管理の仕組みがないこと ひと昔前までは電話予約が主流だったキャンプ場も今はネット予約（OTA）を導入している施設が大半です。うちでも「なっぷ」「TAKIBI」といったOTAを利用しています。予約管理システムとしては十分なのですが、運営側としては「家族構成」「道具のレンタル有無」「平日／休日利用」などの顧客属性を元にプラン企画やマーケティングに活かしていきたいという思いがあります。 一応OTAにも「顧客情報CSV出力」「予約プランの分析」機能はあるのですが、顧客と予約が紐付いて
Image courtesy of Andrey_Kuzmin on ShutterstockAs companies increasingly leverage data to power digital products, drive decision making, and fuel innovation, understanding the health and reliability of these most critical assets is fundamental. For decades, organizations have relied on data catalogs to power data governance. But is that enough? Debashis Saha, VP of Engineering at AppZen, formerly
『DXを成功に導くデータマネジメント』を拝読し、データマネジメントについて再認識するきっかけとなりました。とても良い書籍ですので、私なりの視点からご紹介したいと思います。 はじめに データアナリティクス事業本部の藤川です。 普段は、データ分析基盤の構築作業や製品開発、データ活用サービスの製品開発などに携わっていますが、これまで、体系立ててデータマネジメントに関して学ぶことは少なかったです。 今回、データマネジメントに関する書籍を読んで、お客様が抱えられる問題・課題を改めて再認識することができましたのでご紹介したいと思います。 おすすめのポイント 今回、拝読しましたのは、『DXを成功に導くデータマネジメント』（以下、本書）です。また、これを読むにあたり、「データマネジメント知識体系ガイド 第二版（DMBOK2）」や「データマネジメントが30分でわかる本」を参考にしました。 主に、経営層から実
DMBOK で一番読むのを楽しみにしていたのがデータモデルの章だったのですが、いざ読んでみると細かすぎるというか、求めていたものと違う感覚がありました。私がドメイン駆動設計から生成されるモデルの実用性に興味をもっていた時期なので、実践的な内容を求めているだけかもしれませんが…。DMBOK ではデータモデリング・スキームが多数紹介されていたり、データモデリング戦略を立ててモデリングしていきましょう・・・といった内容が書かれており、現職で起きている問題を解決するのには役立たなそうだと感じました。 そんな中で見つけたこのデータ総研さんの記事で合点がいきました： （EDW報告その2）データモデリングの逆襲 | 株式会社データ総研 データ構造を固めなくてもデータを格納して貯めていけるNoSQLは、Webを中心としたシンプルなビジネスで数多く採用されています。テキストも画像も音声も動画も、なんでも構造
Introducing the Model Card Toolkit for Easier Model Transparency Reporting
Philosophy We strive to create an environment conducive to many different types of research across many different time scales and levels of risk. Learn more about our Philosophy Learn more
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog Developer Successチームの佐藤です。 11月10日、11日の2日間、LINEの技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2021」を開催しました。まずは、ご参加/視聴いただいた皆さま、登壇いただいたLINEおよびそのグループ企業の登壇者の皆さま、運営に携わっていただいた皆さま、本当にありがとうございました。 LINE DEVELOPER DAY 2021は、COVID-19感染拡大の影響で昨年に引き続き、オンラインイベントでの開催となりました。この記事では、LINE DEVELOPER DAY 2021がどのような傾向で登録・参加・視聴されたのかを各種数値とともに振り返ってみようと思います。 C
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GAFAの強さの源泉「アイデンティティー管理」 第一人者に聞く
あるデータマネージャーのキャリア｜よしむら＠データマネジメント担当
改正個人情報保護法の関連用語を図を用いて説明します｜よしむら＠データマネジメント担当
Memento Database - Google Play のアプリ
datatech-jp Casual Talks #4 レポート｜よしむら＠データマネジメント担当
Building Machine Learning Pipelines
非IT企業でデータ利活用を推進したときの課題と取り組みについて
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3299869.3314050
AXIES-JPCOAR 研究データ連絡会 - 国内大学の研究データポリシー（一覧）
「データマネジメントが30分でわかる本」を（ちょっと）実践してみた｜たぽー | kübell
Data Catalogs Are Dead; Long Live Data Discovery
データマネジメントを体系的に学んでみた | DevelopersIO
2021/12/08 データモデリングの文脈変化 - /home/by-natures/dev*
LINE DEVELOPER DAY 2021 振り返りレポート