データ分析・活用基盤 【データドリブン経営】実現のための5つのステップ
SCSKが提供しているクラウドデータ活用サービスでは、データドリブン経営実現のためのステップを、「活用基盤」「可視化・分析」「連携・蓄積」「マネジメント」「高度活用」の5つに定義しています。各ステップを実現するためのポイントと、データ基盤のベースとなるモダンデータスタックの考え方についてご紹介します！
松岡陽希
データ分析・活用基盤 
AWS 【ここを気にした!】Amazon Bedrockを活用したWebクローリング＆名寄せ構想
Webクローリングおよび名寄せの検証において、AWS lambdaとAmazon Bedrockを活用したデータ収集アーキテクチャを検討した際の試行錯誤を整理しました。従来のルールベースのクローリングと比較し、生成AIを用いた柔軟な情報抽出を取り入れることで、サイト構造の差異に耐えるデータ収集方式をどのように実現したか、また収集データと既存マスタを突合する名寄せの課題についても紹介します。
AWS 【ここを気にした!】Amazon Redshiftで構築するBI向けデータマート
今回は、データの可視化・分析において、Amazon Redshiftを用いて事前集計アーキテクチャの見直しを行った際の試行錯誤を整理しました。また、データマネジメントの観点で、Amazon Sagemaker (Amazon Datazone) を用いて改善できるポイントについてもご紹介します。
データ分析・活用基盤 【ここを気にした!】AWS Glue Python Shellジョブによるデータ連携
データ連携の実装でAWS Glue (Python Shell Job)を導入した際の試行錯誤を整理しました。RDSからデータレイクであるS3 Tablesに連携する際に、横展開可能な軽量なデータ連携ジョブを実現するために気にしたポイントについて紹介します。
AWS 【ここを気にした!】Amazon S3 Tablesで構築するデータ基盤
データ基盤の構築でIceberg (S3 Tables)を導入した際の試行錯誤を整理しました。従来のS3によるファイル格納型のデータレイクと比較し、Icebergを採用することで得られたメリットや、それをマネージドで扱えるS3 Tablesの利便性について紹介します。
Snowflake Snowflake Intelligence を始めるためのアカウント設定
Snowflake Intelligenceは、生成AIを利用して自然言語によるデータ検索や要約を可能にしてくれる機能です。利用開始するために必要なアカウント設定の手順を紹介します。
イベントレポート 【現地レポート：Day2】Snowflake Summit 25 （Platform Keynoteまとめ）
サンフランシスコで開催されている、Snowflake Summit 25速報記事の第二弾です。今回は、6/3のPlatform Keynoteで紹介された最新のサービスアップデート情報を中心にお届けしたいと思います。
Snowflake Snowflakeを始めよう! 初心者向け構築最初にやること集
Snowflakeをこれから利用する方向けに、環境構築で最低限抑えておきたいポイントをぎゅっと絞ってご紹介します。Snowflakeのアカウントは作ったけど何から始めよう…とお悩みの方はぜひご参考ください!
データ分析・活用基盤 【Snowflake】SSOを使用してPower BIから接続してみる
Power BIからSnowflakeにSSO(シングルサインオン)を使用して接続するための手順と注意点をご紹介します。SSOを使用するためには、Snowflake側でのセキュリティ統合や、Power BI側での有効化などの事前設定が必要です。
データ分析・活用基盤 【Snowflake】データ共有/複製機能を整理してみた
クラウドデータプラットフォームであるSnowflakeが提供する数多くの機能のうち、データの共有/複製に焦点を当てた紹介記事です。ゼロコピークローン、データシェアリング、アンロード、レプリケーションの概要を紹介します。