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  • データベース技術の羅針盤

    PostgreSQLのロール管理とその注意点（Open Source Conference 2022 Online/Osaka 発表資料）NTT DATA Technology & Innovation

      データベース技術の羅針盤

    • ダイソーが6年でIT内製化、マイクロサービス化、サーバレスに成功した理由

      大創産業は1972年、家庭用品を販売する商店として創業された。今やよく知られた『100円SHOPダイソー』を運営する事業者である。ダイソーの展開に着手したのは1987年。2019年には国内3367店舗を数え、海外ではアジア、北米を中心に28の国、地域で2175店舗を構えるほどのグローバル展開を果たしている。 キッチン用品や文具、衣服やコスメ、食品やガーデン用品など、幅広い商品展開もダイソーの魅力の一つだ。商品数は7万点を超え、売れ筋の電池は1秒間に5本、ネクタイも15秒に1本、“つけまつげ”は1.3秒に1つ売れる勢いとのことだ。 取り扱う商品が多く、また尋常ではない速度で売れていくことは、それだけデータ管理の難しさが増すということでもある。アイティメディアが2019年9月17日に開催した「ITmedia DX Summit 2019年秋・ITインフラ編」に登壇した大創産業 情報システム部

        ダイソーが6年でIT内製化、マイクロサービス化、サーバレスに成功した理由

      • ダイソー快進撃を支える｢毎晩105億件データ処理｣する需要予測システムはどう生まれたか

        小売業の特徴は、いわゆる｢ニッパチの法則｣（売り上げを支える売れ筋商品は全体の2割という法則）。いかにして売れ筋商品の在庫を把握し、将来の需要を予測して、欠品なく並べ続けるかは生命線だ。 一方、ダイソーの特徴は、取り扱う商品点数が非常に多いことだ。 大創産業情報システム部課長の丸本健二郎氏によると、ダイソーは全世界27カ国で5270店に展開し、新商品は毎月約800。｢均一価格｣は日本と同じだが、価格レンジは各国地域の物価に合わせている。 こういう状況では、｢人間の能力では在庫を把握するのは難しい｣という前提に立って、丸本氏が取り組んだのが、POSデータの統計的解析から個店ごとの需要予測をして欠品をなくす｢自動発注システム｣（2015年導入）だった。 着想後、いくつかの店舗で試験的に導入したところ、着実に欠品率が下がり、｢チャンスロス｣が解消された。

          ダイソー快進撃を支える｢毎晩105億件データ処理｣する需要予測システムはどう生まれたか

        • 現代のエンジニアのための強力なメモ帳 Jupyter notebookのすゝめ - クックパッド開発者ブログ

          会員事業部の有賀(id:chezou)です。 今年一年、社内では勝手に"Jupyterの伝道師"を標榜してJupyter notebookの普及活動を展開してきました。 先日、社内でハンズオンも行ったおかげもあり、かなり社内のマシンにPython環境が構築されてきました :) Jupyter notebookとは？ ひとことで言うとブラウザで動くすごい便利なREPL*1です。 百聞は一見にしかず、見てみましょう。 このように、Rubyの対話環境であるpryを触っているようにインタラクティブにコードを書くことができます。 以降で説明をしますが、Jupyter notebookは記録・共有・再現がとても得意です。特に図表があるときにその効果を発揮します。 Jupyter notebookの良い所 過去のコードを改変、再実行できる セルと呼ばれる入力部分にはMarkdownやコードが記述できます

            現代のエンジニアのための強力なメモ帳 Jupyter notebookのすゝめ - クックパッド開発者ブログ

          • 070900526

            ComputerworldとCIO Magazineは 2023年5月23日で閉鎖しました。 長らくのご購読ありがとうございました。 日経クロステック TOPページ

            • BdashというBIツールをリリースしました - hokaccha memo

              BdashというアプリケーションをElectronで作りました。 bdash-app/bdash: A simple business intelligence application. 以下からダウンロードしてインストールできます（現状まだMac版だけ）。 https://github.com/bdash-app/bdash/releases ざっくりとこんな感じのことができる。 SQLを書いて保存＆実行できる 結果を元にグラフを書ける gistで共有できる 現状で対応しているデータソースはMySQL、PostgreSQL（Redshift含む）、BigQuery 仕事でRedshiftを使って分析SQLを書くことが増えて、手元ではJupyter Notebookを使ってたんだけど、SQL書いてグラフを書くだけの用途には若干オーバースペックでもうちょっと簡単にできるといいなと思ったのがき

                BdashというBIツールをリリースしました - hokaccha memo
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