Amazon Web Services ブログ

Category: AWS Lake Formation

【開催報告&資料公開】AWS Media Seminar 2022 Q1 – データによるビジネス革新

はじめに 2022年3月10日、メディア関連企業における AWS Analytics サービス活用のベストプラクティスを紹介するイベント「 AWS Media Seminar 2022 Q1 – データによるビジネス革新」を開催いたしました。外部の調査会社による CIO 向けアンケートの結果でも、投資を増やしているテクノロジー分野の第1位が「ビジネスインテリジェンスまたはデータ分析ソリューション」となっている昨今、ビジネスの拡大、推進にデータ活用が不可欠となっております。そこで、本セミナーでは、 AWS Analytics サービスを活用したデータによるビジネス革新を実現されてるメディア関連企業のお客さまをお招きし、ベストプラクティスを共有いただきました。また、 AWS Analytics チームから、事業サイド (Line of Business) の方々にお役立ていただける AWS Analytics の最新アップデートもご紹介いたしました。 セミナーのアジェンダ: アマゾンウェブサービス (AWS) ジャパン : データ活用のベストプラクティスと、それを支える AWS アナリティクスサービス スカパー JSAT 株式会社様:データドリブンを推進させる Amazon QuickSight の活用 株式会社ブックリスタ様:電子書籍ストアにおけるデータウェアハウスの利活用と Amazon Redshift ML を使ったビジネス施策への取り組み 株式会社 CARTA HOLDINGS 様:まだレポーティング業務で疲弊してるの? 資料のダウンロードリンク

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tag-based access control architecture

Lake Formation を使用し AWS アカウント間でセキュアにデータ共有を実現

近年、多くの企業で構造化データ・非構造化データをスケーラブルな形で一箇所に集約したいニーズが増えてきたことから、データレイクが非常に注目を集めています。データは元のまま保管されているため、事前に定められたスキーマへの変換は必要なく、ビジネスユースケースに応じて柔軟に新たな分析をデータレイク上で始めることができます。 実利用においては、自社が所有するデータを他の企業、組織、またはビジネスユニットに共有したい要件がよくあります。例として、他社のステークホルダーに自社のデータを共有し、共同のマーケティングキャンペーンを打ち出すなどが考えられます。このようなユースケースで、データの提供元 (プロデューサー) は自身のデータを丸ごとコピーすることなく、セキュアかつ簡単に共有したいと思うでしょう。

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AWS 上にデータレイクを構築し分析する方法を AWS エキスパートと一緒に1日で学びませんか?

この記事は、2021年3月30日に Kumar Kumaraguruparan によって投稿された Spend a day with AWS experts, and learn how to build a data lake を翻訳したものです。 データ分析・活用になぜデータレイクが必要なのでしょうか? IDC によると、今後3年間で、過去30年間を合わせたよりも多くのデータが生成されるという調査結果があることをご存知でしょうか?デジタル化した社会ではこれまで以上に多くのデータが作成され、ソーシャルメディアや各種 IoT センサーなど、多くのソースから流れてくるリアルタイムのデータが生成されています。さらに、データは、顧客の注文記録のような従来のリレーショナルデータベースで管理できるような構造化されたものから、テキスト、画像、ビデオのような従来のリレーショナルデータベースでは管理できない非構造化されたものまで、さまざまな形態があります。

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AWS Lake Formation – セルレベルのセキュリティと自動圧縮による Governed Tables の一般提供を開始

データレイクは、データサイロを解消し、さまざまなタイプの分析を統合して一元化されたリポジトリにまとめるのに役立ちます。このリポジトリには、すべての構造化データと非構造化データを格納できます。しかし、データレイクのセットアップと管理には、手作業による複雑で時間のかかるタスクが多く伴います。AWS Lake Formation を使用すると、安全なデータレイクを数週間や数か月ではなく数日で簡単にセットアップできます。 2021 年 11 月 30 日(米国時間)、データの読み込み、ストレージの最適化、データレイクへのアクセス管理をさらに簡素化するいくつかの新機能の一般提供を開始します。

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小売業におけるアダプティブ分析: 顧客の行動とエンゲージメントに影響を与える

小売業界において、日常業務におけるデータの重要性に異論のある方はいないでしょう。バッチレポートから意思決定支援、ビジネスインテリジェンスシステムまで、小売の意思決定における運用データの進化は非常に多岐にわたります。今日、アダプティブ分析プラットフォームは、小売業者が次のことができるよう、業界のイノベーションを推進しています。 ビジネスにおける重要なシグナルを検出します。 これらのシグナルの現在の意味と将来の予測を導き出します。 データドリブンな顧客、製品、マーケティング戦略で対応します。 しかし、アダプティブ分析プラットフォームを構築するためには、小売業の経営者が直面する多くの戦略的課題があります。例えば、急速に変化する買い物客の影響や行動のトリガー、人口動態の変化、COVID-19 などの世代別市場レベルの影響、主要な経済圏の景気低迷といった課題や、お客様対応とオペレーション業務を効果的に行うために、予測に基づいた洞察が求められる小売業の職種が一層増えていることなどが挙げられます。

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AWS Lake Formation が大阪リージョンでご利用いただけます

みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、シニアエバンジェリストの亀田です。 AWS Lake Formation が大阪リージョンでご利用いただけるようになりましたのでお知らせいたします。 AWS Lake Formation Lake Formation は、安全なデータレイクを数日で簡単にセットアップすることができるサービスです。データレイクとは、安全な一元的データリポジトリであり、すべてのデータが元の形式と分析用に処理された形式の両方で保存されます。データレイクを使用することにより、組織間で個別にデータを管理するといったデータのサイロ化が解消され、異なる種類のデータや異なるテクノロジーによる分析を組み合わせることが可能になり、データから価値を見出す可能性を高めます。 データレイクの構築には、各種ソースからのデータの読み込み、データ配置場所の設定、SQL処理用のパーティション設定、暗号化設定、それぞれのデータ配置場所に権限を適切に設定する、など複雑で時間のかかる手作業のタスクが数多く必要となります。ほかにも、移行に伴う作業の明確化およびモニタリング、列指向形式へのデータの再編成、アクセスコントロールに関する設定、冗長データの重複排除、連結レコードのマッチング、データセットへのアクセス許可付与、経時的なアクセス監査などが挙げられます。

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AWS Lake Formation による効果的なデータレイクの構築 パート 5: 行レベルのアクセス制御でデータレイクを保護する

本記事は Amazon Web Services, Senior Big Data Architect である 関山 宜孝 と AWS Lake Formation の Principal Product Manager である Sanjay Srivastava によって投稿されたものです。 お客様は、組織全体のデータアクセスを民主化する戦略の中核をなすデータレイクをますます検討するようになってきています。データレイクを使用すると、さまざまな形式で多数のソースから送信されるペタバイトおよびエクサバイトのデータを扱うことができ、ユーザーは様々な分析ツールや機械学習ツールからアクセスできるようになります。データを保護し、データを必要とする人にのみアクセス権を付与するには、きめ細かなアクセス制御が必要です。 AWS Lake Formation は、データレイクを構築、保護、管理し、データレイク内のデータに対するアクセス制御を提供するフルマネージド型のサービスです。Lake Formation の行レベルの権限を使用すると、データコンプライアンスとガバナンスポリシーに基づいて、特定の行へのアクセスを制限できます。また、Lake Formation は、どのプリンシパルがどのデータにアクセスしたのか、いつ、どのサービスを通じてアクセスしたかを特定することで、一元的な監査とコンプライアンスレポートを提供します。

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AWS Lake Formation による効果的なデータレイクの構築 パート 4:セルレベルと行レベルのセキュリティを実装する

本記事は Amazon Web Services, Senior Analytics Specialist である Deenbandhu Prasad と Senior Big Data Architect である 関山 宜孝 によって投稿されたものです。 AWS re: Invent 2021 で、Lake Formation のトランザクション、行レベルのセキュリティ、高速化の一般提供を発表しました。このシリーズのパート 1、 パート 2、および パート 3 では、governed table のセットアップ、ストリーミングおよびバッチデータの追加、および ACID トランザクションの使用方法について説明しました。この記事では、セルレベルと行レベルのセキュリティに焦点を当て、特定の行へのアクセスを制限してビジネスニーズを実現する方法について説明します。

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消費財企業と物流ベンダーがAWSデータレイクで車両管理を最適化する方法

この一連のブログのパート1 「消費財企業と物流ベンダーにとって車両管理データレイクが必要な理由」では、消費財企業と物流ベンダーが輸送と車両管理のためにデータレイクを必要とする理由を説明しました。 簡単に要約すると、データレイクは輸送と車両のデータを保存、管理、分析し、車両のメンテナンス、ドライバーの安全、配送ルート、小売業者や顧客の満足度を最適化し、コストと CO2 排出量を削減する理想的な方法です。 このフォローアップブログでは、さまざまなデータタイプとフォーマットにわたって、スケーラブルに簡単にデータを分析し、輸送車両を最適化できる AWS データレイクのアーキテクチャを説明します。

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データメッシュで作る消費財企業向けモダンデータレイクのアーキテクチャ

COVID-19 パンデミック以来、世界中でオンラインショッピングと消費者向け直販(Direct To Consumer; DTC)への劇的なシフトが見られます。消費財(Consumer Packaged Goods; CPG)業界がどの業界よりもこの変化を感じていることは間違いないでしょう。Statista 社によると「小売ウェブサイトへの訪問者数は全世界で、2020年1月の160億7000万回から、2020年6月には約 220 億回に増加」しました。ウェブサイトへのトラフィックが半年間で27% 増加したことで、データ企業、特に消費財企業にとって管理すべきデータ量が急激に増えました。 これまで消費財企業の多くは消費者と直接的な接点を持ってきませんでした。そのためデータは、小売業者との間の発注や出荷といった内部情報など最小限しかなかったのです。今や優れた消費財企業はエンドユーザーである消費者の行動と、検索分析やソーシャルメディアにおけるセンチメントといった外部データをトラッキングしています。このブログ投稿では、データを大規模に管理するというテーマを深く掘り下げ、なぜ消費財企業がデータメッシュによるデータ管理という新しいアプローチを検討する必要があるのか、その理由について解説します。

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