データウェアハウス vs データマート vs データレイク 📊 データの管理方法にはそれぞれ特徴とメリット・デメリットがあります。以下に簡単にまとめました！ 🔹 データウェアハウス (DWH) メリット: 統合性: 企業全体のデータを一元管理し、分析がしやすい。 高性能:…

データウェアハウス、データマート、データレイクの違いについて簡単にまとめました。 【データウェアハウス (DWH)】 - 企業全体のデータを統合・管理。 - 高度な分析・レポート作成に適している。 - 構造化データを主に扱う。 【データマート】 - DWHのサブセット。 -…

もう、BIとDWHの話する時にセマンティックレイヤーの話題避けて通れないっすね。

データエンジニア達のアウトプットを読みまくっているので、何もしてないのにデータエンジニアリングについてちょっと分かるようになってきている。 自分が触っていたDWHとだいぶ様相が変わっているので読んでいて面白い

LLMからこの界隈入った人にはLLMに限らずDWH,クラウド、デバイスまでやるGoogle I/OよりOpenAIのイベントの方が理解しやすいんだろうな

🍎TS🦌肌出てるので注意 - Cota’ｓ DWH #poipiku poipiku.com/9593289/102417…

CData は、5/21-23に日本で開催されるガートナー データ＆アナリティクス サミット2024に出展します！ DWH への ETL / ELT パイプラインCData Sync を展示しています。直近でリリースしたSync クラウド版や、 #Snowflake -> #Salesforce のリバースETL のデモ有 #GartnerDA cdata.com/jp/news/202405…

大事な事なので改めて。OpenAI社の主要DWHはSnowflakeです。platform.openai.com/subprocessors

ビジネスインテリジェンス（BI）とデータウェアハウス（DWH）は、企業がデータを活用して意思決定を支援する重要ツール！ BIツールは分析を行い、DWHは大量データを保管するよ📊✨ #ビジネスインテリジェンス #データウェアハウス #データ分析

雑な整理として、セマンティックレイヤーを、 1. DWH（ex. Snowflake） 2. ELT（ex. dbt） 3. BI（ex. Looker） のどこでも作れるとなったときに、どこで作るのが良いのかっていう話になっていくんですかね。

MySQL HeatWaveについて、ジールさまとのセミナーです。 DWHとしての実力だけでなく、既存のMySQLとの親和性の高さも便利なポイント普段、OCI、AWS、GCP、Azureをお使いの方は是非普段のDWHの検討材料のひとつに含めてみてください。 eventreg.oracle.com/profile/web/in…:::

ジョブ: ソリューション・コンサルタント 市区町村: 東京（ハイブリッド） 年俸: 6,000,000~9,000,000 応募資格 DWH、ETL、データ仮想化、BI等、いずれかのツールの活用経験があり、複数のソリューションのスペシャリストを目指したい方 fidelconsulting.com/jp/index.php/j… #SolutionConsultant #日本の仕事 pic.twitter.com/21256w6JcC

【特別企画】データの“赤方偏移”がもたらす巨大なインパクト～Amazon Redshift担当者に聞くDWH戦略 - クラウド Watch cloud.watch.impress.co.jp/docs/special/5…

MS FabricのDWH、複数のドキュメントにSynapseというワードがあるので実体Synapse SQLと思ってたけど、CREATE TABLEにはSynapse固有の分散設定はないし、内部60分割という話も見つからないし、レイク中心DWHとあるし、そもそも専用SQLプールからの移行のドキュメントあるので、全くの別物なんだよね。

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amazon.co.jp/dp/491031301X 読んだ。 SI出身だけど社内業務システムやったことなくて、Treasure Dataかじったくらいだったので学び多かった。デカいデータのアレくらいで捉えていたが、少なくとも集計がいらないならDWHは多分いらなくて、そうなると非同期前提の狭義のデータレイクもいらん気がした

社内にDWHがあるとSQL使って必要な時にほしいデータを取れるようになると便利だし、DWHがなくてもExcelとかcsvファイルさえあればローカルで簡単にSQL操作でデータの分析ができる。その意味でもSQL覚えておくとどんな状況でも簡易データ分析ができるので良い。

返信先:@kazuya_araki_jpPulse良いです！！ 次のバージョン以降でディメンショナルモデリング前提で実装始まるので、期待半分です。 「ファクトとディメンションをDWH側で作り、そのテーブルをTableauに送ってね」 「それ以降のマート化はTableauでリレーション作ってよ」ってこと？かなと zenn.dev/churadata/arti…

結局のところDXだのミエルカだのという流行り言葉もデータベースとしてDWHだかなんだか要するに最終的なBIツールに繋げるテーブルが綺麗なことを前提にBIツールでカッコイイグラフを作るわけのようだが、

「え。SaaS からDWH へのETL パイプライン構築ってこんなに簡単なの？」という声が聞こえてきそうですね！ ぜひ製品ツアーをお試しください。

ある程度安くて、複数テーブル作成できてSQLのクエリまで使えるクラウド保存のDWHとかってみんなどうしてますか？ 身の回りのデータをクラウドに保存していろんな端末で利用したいんですよね。 料金は抑えたいです。

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クラウドにおけるデータエンジニアリング、DWH構築からBIの実現方法の概略 - Ragate株式会社 --- ragate.co.jp/blog/articles/… #データエンジニア #データエンジニアリング #データ基盤

機械学習でよく使うデータはDWHにありがちだから前処理しようと思ったら自然とSQLを使うことになると思うんだけどなぁ pandasよりpolarsよりSQLの方が速いし楽だからデータサイエンティストにこそオススメ

redshiftのinsert、思ったよりも遅い DWH初めて触ったけど、そんなもんだろうか

SQLで集計テーブルを構築する DWH とか欲しいって、いつも思ってる

データ同期ツール「CData Sync」、DWHからSalesforceに処理後のデータを書き戻す“リバースETL”が可能に | IT Leaders it.impress.co.jp/articles/-/263…

【5月案件】DWH知見、データ基盤構築 - Xhours --- x-hours.com/job/detail/196… #データエンジニア #データエンジニアリング #データ基盤

OracleをDWH設定にして店舗の基幹システムを動かない状態にしてしまったアカウントがこちらです。DBチューニングに比べたらSQLチューニングとか余裕…

集計テーブルなしでDWHがゴミになってる案件多すぎるんよ。 ま、とはいえアドホックな分析で長めのSQLを書くのは全然普通かなと。

最近現場でPostgreSQLのDWHの最適化をすべく色々作業してるのですが、データ量が多くSQLだけで最適化するのは難しいことを痛感してます。 DBの特性を活かした仕組み作りが必要で、ここら辺も吸収してもう1つ上のステップにいけるようにならないとですね🤔 #PostgreSQL #SQL #DWH

データ基盤、俺の関心かDWHに偏ってるんだよな 俺の強みにもなるし弱みにもなる

欲しいデータは次の処理でRDBに落とせばよい。 RAWデータはそのまま データレイクとして取りためて、DWHに取り込みたいなら後付けでバッチでも組めば良い。

その他、DWHにある数TBのデータがあったとして、LangChainを組んだとしよう(実際にやった) SQL等でエラー吐くのはええが、無限ループでハマるのやめて？ 少量データだから助かったけど危うくクラウド死するところだった create tableさせたら、なんか間違ったらしく勝手にdrop tableするのやめて？

よく考えてみると、新卒で最初やってた「事業部からマーケ用のデータ抽出や集計の依頼が来て、DBにSQL投げてエクセルにして渡す」仕事を半年くらいやってた気がするから、プログラミング以前にSQL脳なのかも。今だったらDWH構築したりダッシュボードとかで常に見れるようにするんだろうけど。

返信先:@Xu_Bingbing_akaこういう手入力いい加減やめてほしいなり🐶 間違いがない、時間の節約目的に、データ抽出はDWHなんかで済ましてほしいなり🐶 麻酔科だけでなく医療現場ではデータ収集が多い、残念ながらエラーも多いが人件費の無駄。統括する学会、機構なりが、簡単データ抽出システムを作るべきなり🐶

#Teradata #VantageCloud が#AWS #Glue のネイティブ接続に対応しました。 これにより、AWS Glueにより簡単に多くのデータソースからVantageCloudにデータを取得して、利用できるようになります。 #DWH #DataLake #AI #ML teradata.jp/blogs/aws-glue…

DWH（データウェアハウス）とは？データレイクやデータベースとの違いも解説 | trocco®(トロッコ) blog.trocco.io/glossary/dwh

漢ならエクサバイト級のデータにノーチューニングでクエリ投げても現実的な時間で結果を返してくるDWHを使いなさい。