20240522 Findy主催「アーキテクチャを突き詰める」登壇資料 イベントストーミング、ドメインモデリング、CQRS+Event Sourcing
ビジネスの構造をアーキテクチャに落とし込みソフトウェアに可変性を注入する
20240522 Findy主催「アーキテクチャを突き詰める」登壇資料 イベントストーミング、ドメインモデリング、CQRS+Event Sourcing
エントリとエントリ グループ | Data Catalog のドキュメント | Google Cloud
タグとタグ テンプレート | Data Catalog のドキュメント | Google Cloud
フィードバックを送信 タグとタグ テンプレート コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 データエントリを大規模に文書化することは簡単ではありません。特に、異なるニーズを持つ組織内の複数のグループで使用される場合は困難です。各グループは、同じデータを記述する独自のドキュメントとメタデータのセットを作成するため、作業の重複と不完全な情報が生成されることになります。Data Catalog はタグを使用してこの問題を解決します。このタグは、統合サービス内のすべてのデータエントリのメタデータの作成、検索、管理を組織に許可します。 このドキュメントでは、Data Catalog の 2 つの重要なコンセプトについて説明します。 タグ。データエントリにアタッチしてコンテキストを提供することができるカスタム メタデータ フィールド。 タグ テンプレート。新しいタ
【アップデート情報】 BigQueryで主キーと外部キーが正式にサポートされるようになりました | DevelopersIO
BigQuery上のメタデータをコード管理する - istyle Tech Blog
こんにちは。 新設されたデータソリューションセンター所属の須賀です。 先日、しんゆうさん主催の第3回 データアーキテクト（データ整備人）を”前向きに”考える会に参加してきました。 オンラインにも拘わらず600人近くが申込み、同じ悩みを抱えている方の多さに驚く共に、登壇者の発表に共感ばかりしていました。 チーム内でも盛り上がった実況スレ！ その中で、吉田康久さん（株式会社はてな）の登壇時が、実況スレでも盛り上がりました。 カスタマーサクセスのためのデータ整備人の活動記録 理由としてはいくつかありますが、3つ目のデータカタログの推進をまさに進めていたためです。 スプレッドシートの依存関係があるワークフローへの既視感 意思決定者へのヒアリングなど、泥臭く足で稼ぐことの重要性を体感していたこと メタデータ活用として、データカタログの推進 データカタログというのは、BQ上に存在するテーブルやスキーマ
Data Catalogを徹底解説！ - G-gen Tech Blog
G-gen の杉村です。Google Cloud のメタデータ管理ツールである Data Catalog を解説します。 概要 Data Catalog とは Data Catalog の機能 データカタログの利点 メタデータとは データ検索機能 検索方法 クエリの構文 メタデータ管理機能 Data Catalog が自動収集するメタデータ Google Cloud 以外のカタログ化 テクニカルメタデータとビジネスメタデータ テクニカルメタデータ ビジネスメタデータ Data Catalog のオブジェクト エントリとエントリグループ Data Catalog におけるタグ データの自動登録 (Discovery) データリネージ データリネージとは BigQuery の自動トラッキング 保持期間 OpenLineage との統合 料金 API コール データリネージ アクセス制御 (IA
Dataplexを徹底解説！ - G-gen Tech Blog
G-gen の神谷です。本記事では、Google Cloud のスケーラブルでサーバレスなデータ管理ツールである Dataplex を徹底解説します。 Dataplex の概要 Dataplex とは メリット データメッシュとは 構成とオブジェクト Dataplex Discovery Dataplex Discovery とは Discovery Action アクセス制御 認証・認可 (IAM) IAM の基本的な理解 アセットと IAM プロジェクトをまたぐ権限管理 VPC Service Controls 属性ストア データの品質チェック Dataplex におけるデータ品質の検証 自動データ品質 自動データ品質とは データ品質タスク データプロファイリング ロギングとモニタリング ロギング モニタリング 料金 その他の機能 ビジネス用語集 データ探索ワークベンチ Dataple
全社データ活用基盤をTreasureDataからBigQueryへ移行しました - Leverages データ戦略ブログ
「減益したのはスクエニだけではない」決算資料から紐解く、日本ゲーム業界の「真実」｜Jini | ゲームゼミ
GA4のBigQuery SQLを書くときに便利なライブラリ「BigQuery Utils」 | 株式会社プリンシプル
PV至上主義は悪なのか｜Shota Tajima
シティスカ2、PS5版の発売を2024年10月以降に延期
Dataformって何？便利そうだし調べてみた！（前編） - Qiita
Dataform の概要 | Google Cloud
BigQueryのAnalytics Hubを触ってみる | DevelopersIO
Analytics Hub とは何者か - Google Cloud - Qiita
BigQuery Advent Calendar 2022 7日目の記事は Analytics Hub の紹介です。 Analytics Hub の活用事例が少ないことを憂い、今後の発展に期待したテーマ選定です。 筆者は 2022 年 8 月から Analytics Hub でデータセットを公開しています。 Analytics Hub とは何か Analytics Hub は、各種 BigQuery オブジェクト（テーブル、ビュー、ML モデル）を、組織間で共有できるサービスです。このサービスのリリースによって、どんな課題が解決されたか、どんなユースケースで使えるかを見ていきます。 Analytics Hub リリース以前の課題 Analytics Hub リリース以前、BigQuery オブジェクトの共有は IAM を用いてアクセス権限を配ることによって実現されていました。これには以下の
プロダクトマネジメントクライテリア
プロダクトマネジメントを体系化したクライテリアです。企業がプロダクトを成功に導くために必要な要素を多角的かつ具体的に記載してあります。対象はプロダクトマネージャー個人ではなくプロダクトを取り巻くチームとし、プロダクトマネジメント全体をスコープにしています。
購読者ファーストと広告ビジネスを共存させる The New York Times の成功モデル
The New York Times の使命は、真実を追求し、人々が世界を理解する手助けをすることです。この使命の下、当社は 2022 年に新たなビジョンと戦略を発表しました。世界情勢を理解し、関わりたいと願う好奇心旺盛なすべての読者にとって欠かせない有料メディアになるというものです。 そしてグローバル最高広告責任者である私は、メディアのもう 1 つの側面である広告事業を統括しています。よく聞かれるのは「The New York Times が有料読者を最優先にしながら、どうやって広告収入を生み出しているのか」ということです。 実際、有料会員制と広告ビジネスはうまく調和しており、いずれも私たちの成功に欠かせないものです。購読者に対してお金を払う価値のあるコンテンツと体験を提供することで、広告主の企業にも、購読者とつながれる魅力的な機会を提供しています。この相補的なバランスを実現するための指
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