はじめまして。デジタル庁ファクト＆データユニット所属、データエンジニアの長谷川です。 本記事ではデジタル庁内でデータ活用を推進するための組織と分析基盤についてご紹介します。 これまでのデジタル庁noteと比べると、技術寄りの話題が多い記事となりますが、庁内のデータ活用に興味のある方はぜひご覧ください。 デジタル庁のデータ活用組織「ファクト＆データユニット」ファクト＆データユニットとはデジタル庁の特徴の一つに、デジタル分野において各種の専門性をもつ「民間専門人材」が多く所属していることが挙げられます。 民間の専門人材は、デザイン、プロダクトマネジメント、エンジニアリングなど、領域ごとに「ユニット」と呼ばれる組織を構成しており（参考：デジタル庁 - 組織情報）、必要に応じてさまざまなプロジェクトにアサインされて業務を遂行する、人材プールのような役割を果たしています。 ファクト＆データユニットも
はじめに こんにちは、クラウドエース データソリューション部の松本です。 普段はデータ基盤や MLOps の構築をしたり、Google Cloud 認定トレーナーとしてトレーニングを提供しております。また、昨年は Google Cloud Partner Top Engineer 2024 に選出されました。今年も Goodle Cloud 界隈を盛り上げていけるよう頑張っていきたいと思います。 クラウドエース データソリューション部 について クラウドエースのITエンジニアリングを担う システム開発統括部 の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのが データソリューション部 です。 弊社では、新たに仲間に加わってくださる方を募集しています。もし、ご興味があれば エントリー をお待ちしております！ 今回は、次世代データ基盤であるデ
はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの栁澤（@i_125）です。私はZOZOのデータ基盤におけるデータガバナンス強化を実現するために、Analytics Engineerとして複数の部門を跨ぐプロジェクトチームに参加しています。本記事ではZOZOにおけるデータガバナンス上の課題と、その課題の解決策の1つとしてdbtを導入した話をご紹介します。 目次 はじめに 目次 背景 課題 データマートの乱立 集計定義のばらつき 依存関係の洗い出しが困難 データモデリングツールの比較検討 データ変換に関する要件 データモデリングツールの選定 レイヤリングによる責務の分離 実装方針 今後の展望 dbtモデルを開発する上で工夫したこと 環境の分離 背景 工夫したこと ダミーデータセットの生成 背景 工夫したこと SQLFluffを使ったフォーマット統一 依存モデルを含むテスト dbt Doc
整備したデータ基盤を、事業部や会社全体で活用に持っていく中で「データカタログ」の必要性が増々注目を集めています。 今回は、データカタログを導入し、データ利活用に挑んでいる6社に、アーキテクチャの工夫ポイントからデータカタログ導入によって得られた効果などを伺いました。 ◆目次 株式会社10X 株式会社ビットキー 株式会社エブリー 株式会社Luup Sansan株式会社 株式会社ZOZO 株式会社10X 事業内容 10Xでは「10xを創る」をミッションとし、小売向けECプラットフォーム「Stailer」の提供を通じて、スーパーやドラッグストア等のオンライン事業立ち上げ・運営支援を行っています。Stailerでは業務構築におけるコンサルティングから、必要な商品マスタやお客様アプリ・スタッフ向けのオペレーションシステム等の提供、配達システムの提供、販売促進の支援など、データを分析しながら一気通貫で
データ基盤チームに所属しているデータエンジニアの吉田(id:syou6162)です。10X社内のデータマネジメントの仕事をしています。 10X社内では2022年10月にデータマネジメント成熟度アセスメントを実施していましたが、それから約一年半が経過し、データマネジメント上の課題が進捗 / 変化した箇所が出てきました。そこで、最近の成果を振り返りつつ今後のデータマネジメントの方針を改めて見直すため、データマネジメント成熟度アセスメントを再度行なうことにしました。本エントリではその内容についてまとめます。 前回のデータマネジメント成熟度アセスメントへの取り組み 今回のデータマネジメント成熟度アセスメントのやり方 成熟度アセスメントの実際の結果 前回実施時との差分が大きかった項目 データセキュリティ データ品質 メタデータ 優先度が高かったにも関わらずあまり進まなかった項目 まとめ 前回のデータ
Google Cloud Next '22で発表された全 123 項目 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2022 年 10 月 15 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 今週、世界中の都市で Google Cloud Next '22を開催し、皆様に重要なニュースやお知らせをご紹介できたことを嬉しく思います。ニューヨーク市の開会基調講演から 24 時間のライブ配信が始まり、その後西海岸に移動し、カリフォルニア州サニーベールの Google Cloud 本社から「Top 10 Cloud Predictions」のデベロッパー基調講演が行われました。Next '22はその後太平洋を渡り、東京（日本）、バンガロール（インド）へと移り、ミュンヘン（ドイツ）で終了しました。グローバルなイベント、Innovators Hive にご参加いただいた何千人ものデベロッパーの皆様に感謝いたします。ぜひ、すべてのブレイクアウト セッションをご確認くださ
全社データ活用基盤をTreasureDataからBigQueryへ移行しました - Leverages データ戦略ブログ
はじめに こんにちは。データエンジニアリンググループの森下です。今回は、私がプロジェクトマネージャーとして約3年間かけて実施した、TreasureDataからBigQueryへの全社データ活用基盤移行プロジェクトについてお話します。このプロジェクトは、全社で1日あたり数千件のクエリが実行されるデータ基盤を移行するという大規模なもので、関係者の数は200〜300人に上りました。プロジェクト期間中は、データ活用基盤の技術調査から始まり、関係者への説明や調整、データ移行、クエリ移行、ETLやReverse ETLに使用する各種ツールの導入など、本当に多くのタスクがありました。 プロジェクト背景: TreasureData導入とその課題 TreasureData導入の背景 2024年時点ではGoogle BigQueryを使用していますが、その前の環境が導入された背景を説明します。 2018年12
グーグル・クラウド・ジャパン（Google Cloud）は2021年6月2日、Google Cloudの“データクラウド”戦略および最新のデータ関連サービスに関する記者説明会を開催した。先月発表された3つの新サービス、多様なデータソースを統合分析可能にするデータファブリック「Dataplex」、スケーラブルなリアルタイムデータ複製を可能にする「Datastream」、データのみならずデータ分析の“手法”までを組織間で共有できる「Analytics Hub」が紹介された。 Google Cloudがデータクラウドとして重視している4つのポイント 説明会に出席したGoogle Cloud 技術部長（アナリティクス／機械学習、データベース）の寶野雄太氏はまず、企業におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）の取り組みにおいて必須となるデータ活用について、「その実現のためには3つの要素が不可欠
Google Cloud Next '23 参加レポート 〜Google本社にも行ったよ！〜 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、MA部MA開発1ブロックの齋藤（@kyoppii13）です。 8/29-8/31に開催されたGoogle Cloud Next '23へ参加してきました。今年は4年ぶりとなるオフライン開催で、アメリカ・サンフランシスコで開催されました。弊社からはMA部の齋藤・松岡・中原の3名が参加しました。 今年は生成AIにフォーカスした内容がとても多く、それに関連する新サービスの発表も多くありました。本記事では、現地での様子と特に興味深かったセッションをピックアップして紹介します。 現地での様子 3日間に渡って開催されたGoogle Cloud Nextの会場はモスコーニ・センターという大きな展示施設で、メインルームではキーノート、他ルームでセッションが発表されるというものでした。発表以外にもワークショップやたくさんの企業ブースがあり大変賑わっていました。 Moscone Center Ma
BigQuery Studio は何者なのか
はじめに こんにちは、クラウドエース データ ML ディビジョン所属の工藤です。 クラウドエースの IT エンジニアリングを担うシステム開発部の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのがデータ ML ディビジョンです。 データ ML ディビジョンでは活動の一環として、毎週 Google Cloud の新規リリースを調査・発表し、データ領域のプロダクトのキャッチアップをしています。その中でも重要と考えるリリースを本ページ含め記事として公開しています。 今回紹介するリリースは、BigQuery Studio です。BigQuery Studio の登場により、BigQuery 上で Python ノートブック環境が使えるようになりました。Duet AI によるコード補完もサポートしていますので、非エンジニアの方もデータ分析しやすい環境
3大クラウドAWS、Azure、GCPの機能を比較したら見えてきたサービスごとの違いと特徴とは？ | 株式会社トップゲート
削除する Google Service TGカルチャー アプリケーション開発 コンサルティング セミナー テックブログ デザイン デジタルプロダクト開発 開発実績 ニュース 2025年の崖(1) 5G(1) AI(39) AI Hub(1) AI Platform(1) AlloyDB(12) AlloyDB for PostgreSQL(6) AlphaZero(1) Analytics HUB(1) Android(11) Android アプリ(1) Anthos(6) API(12) API エコノミー(1) APP(2) App Engine(2) App Maker(2) AppServer(1) AppSheet(3) arduino(1) Authentication(1) AutoML(4) AWS(12) AWS (Amazon Web Services)(1) AWS
Dataplex: data governance
Centrally discover, manage, monitor, and govern data and AI artifacts across your data platform, providing access to trusted data and powering analytics and AI at scale.
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Google Cloud (旧称 GCP) の 学習に役立つオンラインコンテンツ をサービスカットや分野別でまとめました。Google Cloud の基本的な学習のほか、資格取得にも役立つコンテンツ集となっておりますので、お役立てください。 はじめに Google Cloud 全般 課金・コスト削減 アーキテクチャ・ベストプラクティス セキュリティ・統制 (非ネットワーク) セキュリティ (ネットワーク) コンピューティング ネットワーク ストレージ データベース データ分析 AI / ML (機械学習) 開発・IaC 監視・運用・SRE その他・Google プロダクト Google Workspace Google Cloud 認定資格 はじめに 当ページでは Google Cloud (旧称 GCP) の基礎学習や試験対策に役立つオンラインコンテンツを、サービス名別や分野別でまとめま
データカタログの本格導入に向けたdbt-osmosisへの貢献について紹介します - 10X Product Blog
Analytics Engineerの吉田(id:syou6162)です。BigQueryを中心に10X社内のデータ管理の仕事をしています。 最近、データカタログの本格導入の準備を進めていて、それに向けた補助ツールとしてdbt-osmosisもゴリゴリと使い倒すようになってきました。その中で「10Xでの運用を考えるとこういうケースで困るし、前職までの経験を踏まえると解決できると他社でも役に立ちそう」「この挙動は普通にバグっぽいな...」というものがあったので、立て続けにPull Requestを送りました。ありがたいことに全部マージしてもらえましたが、せっかくなのでデータカタログの導入に向けてdbt-osmosisを採用した背景やどういったPull Requestを送ったか紹介します。 データカタログ導入の必要性 メタデータをいかに効率よく入力するか: dbt-osmosisの導入 取り込
はじめに 初めまして。プラットフォーム開発部にてデータ基盤を整備しているkashiraと申します。 ピクシブではデータガバナンス強化のために、Google Cloud Platform(GCP)のDataplexのデータリネージ機能を本番運用で使い始めました。 この記事では、「どのように導入したのか？」「導入によってどんな効果が出たのか？」について話していきます。 cloud.google.com データリネージとは？ データリネージとは、データの流れを可視化する機能です。 BIやDWHで分析するデータは、各所に散らばった複数の処理を経て生成されます。 複数の散らばった処理を1つずつ追いかけるのには時間がかかり、何かデータに障害が発生した場合のデバッグや、データ変更をしたい場合の調査に対するコストが大きくなります。 こうした課題を解決するための仕組みの1つがデータリネージです。 具体的には
Google Cloud Next Tokyo '23で発表した資料です。
Dataplex(旧Data Catalog)によるデータカタログについてあれやこれやれやをまとめておいたポインタが欲しくなってきたので、とりとめもなくつらつらと書きます。 注意点: BigQuery on GCPの運用を前提に書いてます Dataplexはデータカタログ以外の機能もたくさんありますが、データカタログの観点にフォーカスして書いてます 論理的なデータ構造を作成したり、それに基づいた権限管理など 少人数のチームでデータ基盤を運営しており、データカタログの運用自体に工数をなかなか割けない前提で書いてます 自前で作ることも難しいし、ましてそれを継続的に運用するのはさらに難しい 「データカタログ」という言葉が指すスコープも色々ありそうですが、「検索 + メタデータ管理」くらいのスコープで書いてます 包括的に書くつもりはないので、漏れてる観点は多いと思います データカタログがなぜ必要か
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よりセキュアに！より低コストに！Anthosの概要から検証まで、2020年最新情報を全てお届け | 株式会社トップゲート
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【第5回】 Firebase Authentication を使ってアプリケーションに認証機能を追加しよう【はじめてみよう Firebase】 | 株式会社トップゲート
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Dataplex のご紹介 - データ管理を一元化できるインテリジェントなデータ ファブリック | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 5 月 26 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 エンタープライズ データの現況を俯瞰すると、データは複数のデータレイク、データ ウェアハウス、データベース、その他の特殊なデータマートに保存され、日増しに分散化が進行しています。データを機能させ、ビジネスの意思決定の基盤としてデータを使用したいと考える企業が増えつつあります。複数のサイロに分散されたデータにアクセスする人とツールが増えるにつれ、分散データ戦略を実施しつつ、分析のため高品質のデータを簡単に検出して利用できるようにすることは、企業にとって日増しに困難になっています。組織はプロセスの構築に際して、データを統合してツールを相互運用できるようにすることと、アジリティを犠牲にしてモノリシック データシステムにデータを移動することとの間で、妥協を余儀なくされることがし
【トップゲート主催】ゲーム業界様向けGCP活用のポイント〜Firebase / Firestore編〜 | 株式会社トップゲート
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Event Driven Architecture とは？ Cloud Run と Eventarc を活用した Google Cloud （GCP）での実装例やデモンストレーションまで一挙紹介！ | 株式会社トップゲート
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Google Cloud （GCP）でAI・機械学習を活用してレコメンドエンジンを作ってみよう | 株式会社トップゲート
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簡単かつ高性能な統計モデル構築！TensorFlow Probability によるベイズモデリング入門 | 株式会社トップゲート
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クラウドDWH（データウェアハウス）って何？AWS,Azure,GCPを比較しながら分析の手順も解説！ | 株式会社トップゲート
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【新機能】BigQuery data canvasを早速触ってみた #GoogleCloudNext | DevelopersIO
Google Cloudデータエンジニアのはんざわです。 現在開催中のGoogle Cloud Next'24でBigQuery data canvasという新機能が追加されました。 本記事では早速この新機能を触ってみたいと思います！ BigQuery data canvas とは？ BigQuery data canvasは、データソースの選択、クエリの実行、可視化をDAGで操作できる分析用のインターフェイスです。 また、Geminiのサポートにより、自然言語を使用したデータの検索やSQLの作成、グラフの生成も行うことが可能です。 BigQuery data canvasの公式ドキュメント それでは早速触ってみたいと思います！ 注意 2024年4月10日時点でBigQuery data canvasはprivate プレビューで、使用するためにはRequest BigQuery data
G-gen の杉村です。Google Cloud のメタデータ管理ツールである Data Catalog を解説します。 概要 Data Catalog とは Data Catalog の機能 データカタログの利点 メタデータとは データ検索機能 検索方法 クエリの構文 メタデータ管理機能 Data Catalog が自動収集するメタデータ Google Cloud 以外のカタログ化 テクニカルメタデータとビジネスメタデータ テクニカルメタデータ ビジネスメタデータ Data Catalog のオブジェクト エントリとエントリグループ Data Catalog におけるタグ データの自動登録 (Discovery) データリネージ データリネージとは BigQuery の自動トラッキング 保持期間 OpenLineage との統合 料金 API コール データリネージ アクセス制御 (IA
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The next evolution of Looker, your unified business intelligence platform | Google Cloud Blog
Introducing the next evolution of Looker, your unified business intelligence platform As consumers, we all benefit from unprecedented access to data in everything we do, from finding answers on the web to navigating a new city to picking the best place to eat dinner. But at work it’s not that easy. Instead of having answers to questions at our fingertips, getting those answers is a costly IT proje
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2023年12月分のAWSおよびGoogle Cloudの機械学習関連サービスのアップデート情報をお届けします。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの鈴木です。 クラスメソッド データアナリティクス通信(機械学習編) の2024年1月号です。2023年12月分のアップデート情報をお届けできればと思います。 はじめに AWSでは、SageMakerのトレーニングジョブへのログインや、コンテナビルド・動作検証のためのStudio Local Mode機能の提供がありました。コンテナを使うことで実行環境に依存せずSageMakerで機械学習処理を実行できていましたが、一方でトラブルシュートがしにくいという難点がありました。これらの機能を使うことにより、大きくSageMakerでのコンテナ利用がしやすくなりました。 Google Cloudでは、LLMの強力なアップ
Google の新サービス「 BigLake 」とは？特徴やメリット、ユースケースまで徹底解説！ | 株式会社トップゲート
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API 活用の最前線に迫る！ Apigee の3大活用パターン、国内事例、最新情報まで徹底解説！ | 株式会社トップゲート
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デジタル庁のデータ分析基盤「sukuna」｜デジタル庁
次世代データ基盤：データレイクハウスを Google Cloud で実現する
dbt導入によるデータマート整備 - ZOZO TECH BLOG
データカタログ特集 データ利活用に向けたアーキテクチャ6選 - Findy Tools
データマネジメント成熟度アセスメントを実施しました(2024年版) - 10X Product Blog
Google Cloud、“データクラウド”を構成する新サービス3つを紹介
代表取締役の逝去に関するお知らせ（訃報） | 株式会社トップゲート
Google Cloud サービスカット学習コンテンツ集 - G-gen Tech Blog
Dataplexのデータリネージ機能を導入した話 - pixiv inside
BigQuery のデータ品質やデータ活用を高める Dataplex 等の活用
Dataplex(旧Data Catalog)によるデータカタログの調査 - yasuhisa's blog
2021最新機能を搭載した Cloud Run で高次元なセキュリティ対策を実現！ | 株式会社トップゲート
無料でここまでできる！GCPの無料枠を使いこなして、ランニングコストを最適化しよう！ | 株式会社トップゲート
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【簡単】Googleサイトの使い方！社内ポータルサイト作成で情報共有もスムーズに | 株式会社トップゲート
Cloud Spanner vs Cloud SQL | 株式会社トップゲート
【万が一に備えよう】クラウドの高額請求が届いたときの対処法とは？ | 株式会社トップゲート
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図解でわかる！SaaS、PaaS、IaaSの違いとクラウドサービスとの関係性について | 株式会社トップゲート
簡単！便利！GCPでWordPress環境を立ち上げてみよう！ | 株式会社トップゲート
クラスメソッド データアナリティクス通信(機械学習編) – 2024年1月号 | DevelopersIO