NRIネットコム Blog

NRIネットコム社員が様々な視点で、日々の気づきやナレッジを発信するメディアです

データ分析

データ分析基盤を作ってみよう 性能測定編  ~NRIネットコム TECH AND DESIGN STUDY #46~

こんにちは、ブログ運営担当の小野です。 10/22(火)19:00~20:00 当社主催の勉強会「NRIネットコム TECH & DESIGN STUDY #46」が開催されます!! 「データは新たな原油」と例えられる現代において、そのデータを総合的に分析し、価値ある情報へと昇華させる…

LangChainのPandas Dataframe Agentをつかって自然言語でテーブルデータの分析をしてみる

こんにちは、堤です。 前回のブログでLangChainの基本的な使い方を試してみました。 tech.nri-net.com その中で今回はPandas Dataframe Agentを使ってみて、面白いなと思ったので使い方をご紹介します。 Pandas Dataframe Agentとは LangChainにはAgentとい…

Webディレクターも知っておきたい!「上級ウェブ解析士」の資格を取得するメリットと活用シーン

本記事は Design Week 2023 4日目の記事です。 3日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 5日目 初めまして、Webディレクターの伊東です。2022年12月に中途で入社し、現在はWeb制作のディレクションを担当しています。 以前は、10名程度の小さなWebマーケティング会社で、営業兼…

AWSが提唱するゼロETLとは何か?概念と登場の背景の推察

こんにちは、佐々木です。年末に書こうと思って、すっかり忘れていた宿題です。 2022年末のre:InventのキーノートでAWSのCEOであるAdam Selipskyが、『A Zero ETL future』という概念が提唱しました。言わんとすることは解るのですが、これは一体どういう文…

新サービス『AWS Clean Rooms』の概要とターゲットとされるユーザー

AWSのre:Inventに参加中の佐々木です。怒涛のような情報の濁流と、夜な夜な開催される情報交換という名の酒席でスタックオーバーフローを起こしています。 今回は、キーノートで発表された新サービス『AWS Clean Rooms』について紹介します。Clean Roomsは、…

BigQueryにエクスポートしたGoogle アナリティクス 4 (GA4) のデータの型について気を付けたいこと

本記事は GA4 Week 3日目の記事です。 2日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 4日目 はじめまして、GA4 Week 3日目を担当します荒川と申します。 普段はGoogle アナリティクス(GA)の導入やGAデータ活用支援などを行っております。 はじめに BigQuery にエクスポートされる…

BtoBデジタルマーケティング MAで実現するインサイドセールス vol.3(全5回)

デジタルマーケティングを担当している柿崎です。 全5回で掲載の「BtoBデジタルマーケティング MAで実現するインサイドセールス」について、 今回は第3回目として、第2回目とは異なるテーマの事例をご紹介します。 第2回目の事例はこちら: BtoBデジタルマー…

BtoBデジタルマーケティング MAで実現するインサイドセールス vol.2(全5回)

デジタルマーケティングを担当している柿崎です。 全5回で掲載の「BtoBデジタルマーケティング MAで実現するインサイドセールス」について、 今回は第2回目として、事例をご紹介します。 第1回目はこちら: BtoBデジタルマーケティング MAで実現するインサイ…

BigQueryにエクスポートしたGoogle アナリティクス 4 (GA4) のデータを取り出そう!

本記事はNRIネットコム Advent Calendar 2021 16日目の記事です。 15日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 17日目 はじめまして、中島と申します。 普段はGoogle アナリティクスの導入支援やコンサルティング、データ活用に向けたデータ分析業務などを行っております。 はじ…

Cookieレス時代の正攻法、GA・BigQueryを活用したマーケティング事例のご紹介

Cookieレス時代に向けて自社データの活用が急務となっています。自社データ活用事例とDMP構築事例、データ活用プロジェクトの進め方をご紹介するウェビナーの開催レポートです。

GUIによるデータの加工処理(データプレパレーション)とデータの連携について

こんにちは佐々木です。 それでも続くデータ分析基盤の設計シリーズの第六弾です。前回に引き続き、データ加工をテーマにします。今回は、GUIによるデータ加工処理についてです。将来的には、GUIが活躍する領域がもっと広がってくると予想していますが、その…

データの民主化とELT(Extract/Load/Transform)

こんにちは佐々木です。 それでも続くデータ分析基盤の設計シリーズの第四弾です。と思っていたのですが、その前に1個書いていたので、第五弾でした。今回は、データの民主化の概念と、ELTです。ELTと書くと、ETL(Extract/Transform/Load)の誤字でしょと言…

データ分析基盤における個人情報の扱いについて

こんにちは佐々木です。 誰に望まれた訳でもないですが、データ分析基盤の設計シリーズの第三弾です。今回のテーマは、データ分析基盤における個人情報&パーソナルデータの扱いについてです。ここを最初に考えておかないと、データ分析基盤は毒入りとなって…

データレイクはRAWデータレイク・中間データレイク・構造化データレイクの3層構造にすると良い

こんにちは佐々木です。 前回、データレイクとDWHを分離せよという趣旨の記事を書いていました。今回は、その続きとして、データレイクをRAWデータレイク・中間データレイク・構造化データレイクの3層構造がお勧めですよというお話をします。何の事でしょう…

データ分析基盤構築の肝は、データレイクとDWHの分離

こんにちは佐々木です。 いろいろなところで口を酸っぱくして言っているのは、データレイクとDWHを分離しろと。とりあえずDWHに放り込むという考えはあるけど、DWHに入れる時点でデータの整形が行われて、情報の欠損がでてくる。だから、その前にデータレイ…

データ分析基盤におけるETL処理と、AthenaにおけるUpsertの実現方法について

データ分析基盤を構築する際に、ETL処理は欠かせないものです。ETL処理とは、Extract(抽出)・Transform(変換・加工)・Load(保管)の略で、データが使いやすいように加工する一連の処理を指します。データ分析基盤の構築の中で、実はこのETL処理の開発が…

AWS 認定 データアナリティクス – 専門知識(AWS Certified Data Analytics – Specialty)の学習方法

小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS 認定 データアナリティクス – 専門知識(AWS Certified Data Analytics – Specialty)」に特化した形で紹介するものです。 …