views4GCPのストレージサービスについてまとめてみた。Exp:18884プロフィール画像は卵かけご飯です。別に好きではないです。好きなものは麻婆豆腐、嫌いなものはトマトです。TweetShareHatena注意この記事は2018年4月13日に更新されたもので、内容が古い可能性がありますのでご注意ください。Platformの製品、サービスや導入事例等について解説する番組が始まっています。Aも受け付けています!この記事では、動画を見逃した方や、見る時間が無い方向けに、要点をかい摘まんで、クイックに紹介したいと思います。今回はデータ分析をするにあたって、データの蓄積や活用するための基盤についてお話いたします。今回のテーマは、データ分析をする上での、「データの蓄積・活用」をメインとした内容となっております。ビジネスにおいて、売り上げに直結することもあるデータ分析。そのビジネスに対するインパクトは日々大きくなってきています。簡単なデータ分析の説明から、データを蓄積・活用するため基盤に関して解説していきます。本日のまとめ企業におけるデータの活用まずは、データ活用について紹介していきます。仮説を立てた際に、その仮説を後押しすることができる確度の高い打ち手を打っていけるAIを使用し、過去のデータから良い結果を導き出せるなどの側面があります。データの現実データを活用するといっても、そのデータが使えない状態にあっては活用することができません。具体的にデータが使えない状態とは...フォーマットが違う格納場所が違うデータを捨てているデータがとれてない検索・集計ができない上述したように、データが使えない状態とは、そもそも活用するデータがない、データがあるのにうまく活用できないということです。いったことが現実に多くあります。AI、機械学習したいと考えている場合、データの分析ができていない状態では、AI、機械学習をする準備ができているとは言えません。データ分析、機械学習をビジネスに適用するステップスライドは、実際にデータを分析、機械学習をする上で必要な準備です。データを収集、蓄積するためには、データを正しく持ってくることが重要です。具体的には、手動、つまり人の手でデータを収集させた場合、ミスが起こる場合があります。いった自体をさけるためにも、データを収集する際は、自動的に収集するようにシステムを作ることが重要となります。システムで収集することにより、収集する人の時間の確保も可能となります。データレイクデータ分析基盤の根幹を無す「データ」は、『データウェアハウス』と『データレイク』から成ります。整理された倉庫のようなデータウェアハウスだけで良いのでは?それは後述します。WareHouse、DWH)とはきっちりと整理、整備され、『検索できる』倉庫のようなものです。原則としてデータは更新せず、蓄積し続けます。構造化されたデータを蓄積します。DWHが必要なのか?たとえばECサイト(Web店舗)での売り上げに由来するデータと、実店舗のデータが別々に保存されている場合。経営側の視点としては「同じ、売り上げのデータ」であり、両方を利用している顧客の情報を得たい、という要件も。データを専用の一箇所に集約することで、負荷軽減にもなります。Lake)とは構造化されていないデータを蓄積する。加工前のデータを蓄積する。湖(lake)のように、生のデータをざぶざぶ入れるもの。事例データの活用をした例を、スライドとともに紹介していきます。リクルートライフスタイル様の例です。Aはありませんでした。機械学習、データ分析などを活用する時を逃さないそのためにも、データ活用のための基盤を構築する必要があります。最後にひとこと今回は、データ分析の説明から、データを蓄積・活用するため基盤に関して解説していきました。データを蓄積、活用するためのサイクルを回すことにより、ビジネスにおいての意思決定をスムーズにすることや、そのまま直接売り上げに貢献できることが多くあります。昨今話題になっている、AIや機械学習を利用するためにも、データを整理し、データ分析できるようなシステム、仕組みづくりをしていきたいですね。OnAirの放送は、今回分含め、バックナンバーも全てYoutubeで視聴できます。URL:https://www.youtube.com/watch?time_continue=2&v=porw57xqAXISlideShare今回の動画で説明に使用されたスライドについても、SlideShareでいつでも閲覧可能です。18:00にお会いしましょう。