この記事は、メタデータがないデータセットでも、AIとDataplex Universal Catalogを活用することで、データの可視性とガバナンスを向上させる方法を紹介しています。 BigQueryにおける自動メタデータ生成の利点、Virgin Media O2の事例を通じて、その効果を具体的に説明しています。 データエンジニア、アナリスト、データガバナンスチームといったデータに関わる全ての人々を対象としています。
PostgreSQLのRLS有効/無効時のSQL実行時間差に着目し、そのパフォーマンス改善について解説しています。 マルチテナント環境における情報漏洩リスクを防ぐためのRLS運用の背景と、具体的なパフォーマンスチューニングの内部探訪に迫ります。 データベースエンジニアやインフラエンジニア、バックエンドエンジニア、PostgreSQLに興味のある方を対象としています。
Apache Kafka開発元のConfluentをIBMが買収。エンタープライズ向けデータプラットフォームを強化。 買収額は110億ドルで、IBMのデータプラットフォーム戦略における重要な動き。 プラットフォームエンジニア、バックエンドエンジニア、データベースエンジニア、インフラエンジニアなど、データ基盤に関心のあるエンジニア向けのニュースです。
AI時代における学習加速方法を解説した記事です。 具体的なアクションや、集中力を維持するための工夫を紹介しています。 IT業界への転職や、AI時代に合わせた学習方法に関心のある人向けです。
この記事は、MySQLからTiDBへのデータ移行における差分チェックをsync-diff-inspectorを用いて行う方法を紹介しています。 ツール概要と導入のきっかけ、そしてRDSからTiDBへの移行におけるデータ比較の重要性について触れています。 データベースエンジニアや、TiDBへの移行を検討しているエンジニアの方々を対象としています。
dbt FusionをSelf-hostedで運用する際に、MackerelのAPM機能を使ってパイプラインの監視を行う方法を紹介しています。 OpenTelemetryとMackerelを連携し、dbt Fusionの実行状況を可視化する方法を解説しています。 データ基盤の構築や運用に携わるエンジニア、データサイエンティスト向けの技術情報です。
この記事は、50代の非エンジニアがGeminiと「パチンコ打法」を駆使してSQLを習得するまでの過程を描いています。 ワープロ世代だった著者が、なぜ今になってコードを書くようになったのか、その背景に迫ります。 SQL学習への取り組み方と、その過程での気づきが語られています。
ParquetのRepetition LevelとDefinition Levelを理解するためのパーサ作成に関する記事です。 Parquetの仕組みを理解したい人向けです。 Parquetのファイルフォーマットの概要を理解していると、より理解が深まります。
この記事は、2025年度のGartner® Magic QuadrantでGoogleがクラウドデータベース管理システム部門のリーダーに選出されたことについて解説しています。 GoogleのAIネイティブデータクラウドが、エージェントAI時代の企業のデータ戦略をどのように支援するのか、そのメリットと最新のイノベーションを紹介しています。 データとAIを活用したビジネス戦略に関心のある方、特にデータエンジニア、データサイエンティスト、AIエンジニア、または経営層の方々にとって有益な情報です。
MySQLのバックアップに関するトークセッションのレポートです。 YAPC::Fukuoka 2025での田中翼氏の講演内容をまとめたものです。 データベースエンジニアやインフラエンジニア向けの技術情報です。
ZeotapがBigQuery MLとベクトル検索を用いて、顧客インテリジェンスプラットフォームで類似オーディエンスを拡張する方法を解説しています。 BigQuery MLを活用し、ジャカード類似度を用いて顧客セグメンテーションを効率化しています。 この記事は、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、Google Cloudを利用しているマーケター、データベースエンジニアを対象としています。
BigQuery AI の導入により、データとAIの連携が強化され、マルチモーダルデータからの分析、MLライフサイクルの簡素化、ワークフローの加速化が実現。 SQL関数による生成AIの適用、エンベディングとベクトル検索による情報検索の高度化、データエンジニア、データサイエンティスト、ビジネスユーザー向けのAIエージェントの提供。 データとAIを統合し、より高度な分析とワークフローの自動化を目指す、データサイエンティストやデータアナリスト、ビジネスユーザー向けの技術記事。
この記事は、数十万件以上の大規模データ移行バッチ処理について、設計から運用までの流れで重要だったポイントを解説します。 SmartHR社のエンジニアの実践的な経験に基づいた内容です。 大規模データ移行に関わるエンジニアの方々にとって役立つ情報を提供します。
AWSがマネージドデータベースサービスの価格を最大35％割引する新プランを発表しました。 Database Savings Plans for AWS Databasesにより、一定以上の利用を約束することで割引が適用されます。 インフラエンジニア、データベースエンジニア、AWSユーザーにとってコスト削減のチャンスです。
この記事では、ユーザーがディレクトリにファイルを作成する権限を持っているかどうかをチェックする方法について解説しています。 セキュリティ属性を使用して、ファイルやディレクトリへのアクセス権限を検証する方法を説明しています。 対象読者は、ファイル操作の権限チェックを必要とする開発者です。
この記事は、データ基盤における「意味」をテストするためのデータモデリング検証について解説しています。 AIエージェントを最初の利用者にすることで、データモデルの有効性を検証する取り組みを紹介しています。 @cosmeなどのサービスにおけるデータ分析に関心のある方、データモデリングに興味のある方におすすめです。
組織図リソースと Temporal Data Model について考察する記事です。 過去の記事への言及と、組織図に関連する話題を提供しています。 バックエンドエンジニア、データベースエンジニア、プロジェクトマネージャーなど、組織図に関心のある人々に役立つ内容です。
BigQuery Data Transfer Serviceの新しいコネクタと機能拡張に関する記事です。 様々なデータソースからBigQueryへのデータ取り込みを自動化し、効率化します。 データエンジニア、マーケター、データアナリストなど、データ活用に関心のある人向けの記事です。
BigQueryのEDIT_DISTANCEとAI.GENERATEを組み合わせることで、病名の名寄せ処理を効率化する方法について解説しています。 医療データの処理に関わるエンジニアやデータサイエンティストにとって役立つ内容です。 BigQueryを活用したデータ処理の効率化に興味がある方におすすめです。
Cloud SQLの無料トライアルインスタンスの発表に関する記事です。 フルマネージドデータベースの機能を30日間無料で試せる機会を提供しています。 既存のGoogle Cloudユーザーや、これから利用を検討しているユーザーが対象です。
dbtとSnowflakeを用いたIceberg Materializationの実装方法を紹介する記事です。 マルチカタログなIceberg Materializationを構築するための具体的な手順を解説します。 プラットフォームエンジニアやデータエンジニアなど、データ基盤構築に携わる方を主な対象としています。
AWSが、レガシーなWindowsアプリを.NETとAurora PostgreSQLに自動変換するAIエージェント機能をリリース。 モダンな.NETとAurora PostgreSQLにコードとデータベースを移行します。 インフラエンジニア、バックエンドエンジニア、データベースエンジニア向けの記事です。
モダンデータ基盤に関するイベントの案内です。 データ基盤の構築や高度化に関心のある方、現場での課題解決のヒントを探している方に向けて、企業の実践事例や課題、今後の展望を紹介します。 Snowflake、Databricks、dbt、BigQueryなどのモダンデータスタックに興味のあるデータエンジニアやデータ基盤構築に携わる方におすすめです。
データモデリングによって、インサイトを得るまでの時間を大幅に短縮する方法についての記事です。 Data & AI Summit '25 Fallというイベントの紹介と、発表者、関連情報へのリンクが記載されています。 データ分析やAIに関心のある方、データモデリングに携わる方々におすすめです。
Redmineサーバーの爆破解体予定からの復活劇を解説した記事 レガシーシステムを最新技術で再構築し、コスト削減と運用効率の向上を実現 インフラエンジニアやSRE、バックエンドエンジニア、データベースエンジニア向けの技術情報
この記事は、ある企業のCMを見て、奥様から「あなたの仕事は100年残る？」と聞かれた著者が、自身の仕事であるテーブル名について考えさせられた内容です。 ソフトウェア開発におけるテーブル名の重要性と、その永続性について考察しています。 主にエンジニアに向けた内容です。
この記事は、Visual Studio 2026のGitHub CopilotによるC++開発支援に関するものです。 C++コードのリファクタリング、ビルドパフォーマンスの向上、MSVC Build Toolsのアップグレードを支援する新機能が紹介されています。 C++開発者や、Visual Studio 2026を使用している開発者向けのものです。