InfoQ ホームページ data-analysis に関するすべてのコンテンツ
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Google Analyticsに対するオーストリアDPAの判決がEUベースのクラウドサービスへの道を開く
最近の判決で、オーストリアのデータ規制当局は、EU GDPR規制に基づいてGoogleアナリティクスの使用を違法を言い渡した。判決は非常に具体的に議論され、言葉で表現されている。一方で、それが意味するところはこの特定のケースの範囲をはるかに超えている。
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Uber Riderアプリでのデータ収集、標準化、大規模な利用
Uber Engineeringは最近、Uber Riderアプリからデータを収集、標準化、使用する方法を公開した。ライダーデータには、Uberアプリとのライダーのインタラクションがすべて含まれる。このデータは、Uberのオンラインシステムからの毎日の何十億ものイベントを表している。Uberはこのデータを使って、ファンネルコンバージョンの増加、ユーザエンゲージメントなどの主要な問題領域に対処する。
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Microsoftが"Azure for FHIR API"を"FHIR API to Azure Healthcare APIs"に名称変更
先頃Microsoftは、同社Cloud for Healthcare用Fast Healthcare Interoperability Resource(FHIR) Azure APIの名称を、"Azure Healthcare APIs"に変更すると発表した。それに合わせて、ヘルスケアデータのサポート範囲を拡張し、FHIR経由による患者の健康データ、DICOM経由の医療画像データに加えて、Azure IoT Connector for FHIR (IoT Connector)を通じて収集した医療機器データも対象にする。
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Amazon SNS、Amazon Kinesis Data Firehose経由でのメッセージのアーカイブと分析が可能に
Amazon Web Services(AWS)は先頃、Amazon SNSがAmazon Kinesis Data Firehoseサブスクリプションをサポートし、"カスタムコードを書く必要なく[...]データレイク(data lake)、データストア、およびアナリティクスサービス"へのメッセージ送信を可能にすると発表した。新たなイベント送信先が加わることで、サードパーティサービスプロバイダのインテグレーションも容易になる。
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AWSがAmazon Finspaceと呼ばれるデータ管理および分析ソリューションを発表
最近、AWSは、Amazon FinSpaceと呼ばれる金融サービス業界（FSI）向けのデータ管理および分析ソリューションを発表した。このサービスは、金融アナリストが分析のためにあらゆる種類の財務データを見つけてアクセスするのにかかる時間を短縮することを目的としている。
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マシンラーニングをテストとメンテナンス作業で使用する
マシンラーニングを使えば、メンテナンス作業の削減とプロダクトの品質向上が可能になる。ソフトウェアのテストサイクルのさまざまなステージで使用することができる。チェーンの重要なパートであるバグ管理もその中に含まれる。マシンラーニングアルゴリズムを使って大量のデータを分析することで、バグの分類やトリアージ、優先順位付けをより効率的に行えるようになる。
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BBCの分析プラットフォームの失敗に備えた設計
先週のInfoQ Liveで、BBCのプリンシパルシステムエンジニアであるBlanca Garcia-Gil氏が、データプラットフォームの進化する分析のセッションを行った。このセッション中、Garcia-Gil氏は、チームが「既知の未知」と「未知の未知」という2種類の障害にどのように備えて設計したかに焦点を当てた。
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GoogleがDatabricksをクラウドプラットフォームに導入
最近、GoogleはDatabricksとのパートナーシップを発表した。フルマネージドのApache Spark製品とデータレイク機能をGoogle Cloudに導入するためである。この製品は、Google CloudでDatabricksとして利用できるようになる。
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AmazonがAWS Glue 2.0の一般提供を発表
AWS Glueは、フルマネージドの抽出、変換、および読込み（ETL）サービスであり、分析用にデータを簡単に準備して読込むことができる。AWS Glueを使用すると、顧客はリソースをプロビジョニングまたは管理する必要がなく、サービスを実行したリソースのみの支払いを行う。
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AmazonがAWS Glueに新しいストリーミングETL機能を導入
先頃、AmazonはAWS GlueがストリーミングETLをサポートすることを発表した。この新しい機能を使用すると、ストリーミングデータをオンザフライで準備し、数秒で分析できるようにする継続的取り込みパイプラインを簡単に設定できる。
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Feature Storeで機械学習ライフサイクルを加速
Feature Storeは次世代のMLプラットフォームの中核であり、データサイエンティストがMLアプリケーションの提供を加速できるようにするものである。Mike Del Balso氏とGeoff Sims氏は最近、Spark AI Summit 2020 Conferenceで、フィーチャーストア主導のML開発について講演した。
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Microsoftがデータウェアハウスおよび分析サービスのAzure Synapseを発表
年次開催されるIgniteカンファレンスで、Microsoftによる今年の発表のひとつとして、Azure Synapseという新しい分析サービスに関するものがあった。Azure SQL Data Warehouseの後継となるこのサービスは、企業規模のデータウェアハウスとビッグデータ解析をひとつの場所で実現するものだ。
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AmazonがAWS Data Exchangeを導入し、オープンなデータ市場を提供
先日のブログ記事で、Amazonは、AWS Data Exchangeという名称の、データのパブリッシュ/サブスクライブを行う新たなマーケットサービスを公開した。このサービスは既存のAWS Marketplaceのアドオンで、80以上のデータプロバイダが提供する、1,000を越えるライセンスデータプロダクトを格納している。データは無償と有償で提供されるものがあり、その内容は金融サービスや医療、地理空間、気象、地図など多岐に渡る。
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データの信頼性改善とビジネスアジリティを支援する”統計予測”
統計予測(statistical forecasting)は、デリバリ予想を改善し、従来の見積にあった問題を解決する上で、極めて効率的な方法だ。Piotr Leszczynski氏によるAgileByExample 2018でのケーススタディにおいて、氏は、自身のデータをより理解して信頼し、ビジネスアジリティの改善へと進む上での、統計計測の有用性について述べている。
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AIとデータに関するロサンゼルスCTO円卓会議
先日ロサンゼルスで行われた"Leaders in Data CTO Roundtable"では、ビジネス向け人工知能(AI)フレームワークやプラットフォーム、今後5年間のデータ、データソフトウェアスタック、データ人材の獲得などが議論された。