昨今、データドリブンな経営・ 事業推進の重要性が日に日に高まってきていますが、それを実現するためにはデータの分析環境 （≒データ分析基盤） が必要不可欠です。しかしながらデータ分析基盤を構築・ 運用するためには、専門性の高いデータ ...

株式会社エーピーコミュニケーションズ（本社：東京都千代田区、代表取締役：内田武志、以下「当社」）は、エンジニア採用企画として実施した無料トレーニング×採用選考「Data ＆ AI BootCamp」を開催しました。 本企画は、急速な成長を続けるデータ・AI ...

部署を問わず多くの人がデータ分析基盤を活用しているというのが、高度なデータ活用の事例として取り上げられることがあります。このような形は理想的かもしれませんが、簡単に実現されるものではありません。 むしろ、データ分析基盤を作ったものの ...

データレイク／DWH／ストリーミング基盤を3日間で体系的に学ぶ中級者向け実践トレーニング トレノケート、AWS認定トレーニングの新コース「Data Engineering on AWS」を3月11日より国内初で提供開始 トレノケート株式会社（本社：東京都新宿区、代表取締役社長：早津 昌夫）は、アマゾン ウェブ サービス（AWS）認定トレーニング「Data Engineering on AWS」を、 ...

Googleは2025年11月4日（米国時間）、同社のデータ分析基盤「BigQuery」において、AI（人工知能）モデル「Gemini」を用いた新機能「Data Engineering Agent」（以下、エージェント）のプレビュー提供を開始した。データパイプラインの設計、保守、移行に必要なコード ...

一般社団法人日本データ・エンジニアリング協会（河野純会長、略称：JDEA）は「データ・エンジニアリング料金積算のための資料」を策定し、3月28日付で公開しました。 健全なデータ・セントリック社会を実現するため、データ生成にかかる発注者と受注 ...

講演冒頭でルゾンカ氏は「データ活用の重要性はビジネス戦略の中で語られているべき」だと述べ、コスモエネルギーホールディングスが策定している「Cosmo's Vision House」を紹介した。このビジョンハウスでは、DX戦略においてはデジタル・ケイパビリティを ...

AI（人工知能）技術関連の処理（AIワークロード）を滞りなく実行するには、コンピューティングリソースやストレージを補強するだけでは不十分だ。もちろん、十分な処理能力や、適切な速度でデータを供給できるストレージは必要不可欠だ。だがそれ以前 ...

長年IT企業に勤めているとさまざまな失敗を目にします。Redditで「Worst Data Engineering Mistake youve seen? (これまでに見た中で最悪のデータエンジニアリングの失敗は何でしたか？)」というスレッドが立っており、多数のエンジニアが自分の経験を語りました。