新しいデータ基盤アーキテクチャである「データレイクハウス」について調べてみた - Taste of Tech Topics
最近ソーダストリームを買い、炭酸水を飲むのにはまってます。機械学習エンジニアの@yktm31です。 以前に「AWS Lake Formationでデータレイク体験！」という記事を書いてみて、データ基盤アーキテクチャに興味が湧いてきました。 データレイクハウスは、「データウェアハウス」と「データレイク」を統合したようなアーキテクチャで、 2020年にDatabricks社により提唱され、新しいデータ基盤アーキテクチャとして注目されているようです。 www.databricks.com そこで今回、「データレイクハウス」について調べてみたことをまとめてみたいと思います。 なぜデータレイクハウスが注目されているのか？ データウェアハウスの特徴・課題 データレイクの特徴・課題 データレイクハウスの特徴 データレイクハウスのアーキテクチャ Azure Azure Synapse Analyticsを
BI/ダッシュボード導入を成功に導くための5つのポイント - Qiita
ビジネスの現状を把握し、さらにモニターし続けるためにダッシュボードなどを使ったBI（ビジネス・インテリジェンス）の仕組みを社内に導入したものの、社内ではあまり活用されていない、またはプロジェクトが途中で終わってしまったといった話をよく聞きます。 そこで、こちらの記事ではBI導入やダッシュボード作成プロジェクトを進めるときにぶつかることの多い問題、さらには、そうした問題を乗り越えてプロジェクトを成功に導くための5つのポイントを紹介します。 1. データの加工 ダッシュボードの作成プロジェクトに関わるタスクを考えると、真っ先に思い浮かぶのは、ダッシュボードに、どのようなチャートを入れるのかや、そのレイアウトをどうするかといったことです。 しかし、ダッシュボードの作成に関わるタスクを紐解くと、ほとんどの業務はダッシュボードに入れるチャートの作成にかかる時間ということになります。また、チャートの作
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