Snowflake SUMMIT 2025 誇大広告ではないAIによるデータ分析革命が迫ってる 🔖 5

https://x.com/pei0804/status/1929928332080230505Snowflake主催の最大のカンファレンスであるSUMMITに参加してきました。去年に続いてサンフランシスコで、2025年6月2日から5日の4日間にかけて開催されました。当日の

【dbt活用事例】データカタログから始める、AI活用可能なデータ分析基盤への道のり - Nealle Developer's Blog 🔖 39

はじめに TROCCOでdbtジョブを実行・ワークフロー化 dbtのドキュメント生成機能を試してみた 社内のデータ利活用者に公開したい 作成した構成 おわりに・今後やりたいこと はじめに Analyticsチームの清水です。 今回はアナリティクスチームの業務紹介として、将来のAI

【dbt活用事例】データカタログから始める、AI活用可能なデータ分析基盤への道のり 🔖 39

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CodeAgentとMCPで実現するデータ分析エージェント / CA DATA NIGHT #6 〜活用から実務へ──生成AI・LLMの“業務の入り口”を探る〜 🔖 9

CA DATA NIGHTは、サイバーエージェントが主催するデータサイエンスに特化した技術者向けの勉 ...

データ分析での迷子を防ぐ - Miroを活用した分析結果の整理方法 - - Nealle Developer's Blog 🔖 37

はじめに Analyticsチームの上田です。 皆さんは、データ分析を進めているうちに「このデータ、何のために出したんだっけ？」と目的を見失ってしまったことはありませんか？ 目的を見失った分析は本来のゴール達成に繋がりにくいため、望ましくありません。 そこで今回は、迷子を防ぐため

データ分析での迷子を防ぐ - Miroを活用した分析結果の整理方法 - 🔖 37

はじめに Analyticsチームの上田です。 皆さんは、データ分析を進めているうちに「このデータ、何のために出したんだっけ？」と目的を見失ってしまったことはありませんか？ 目的を見失った分析は本来のゴール達成に繋がりにくいため、望ましくありません。 そこで今回は、迷子を防ぐため

中途採用の人がデータ分析が得意らしいんですけど「分析するので、さあ！データを下さい！」っていうスタンスのようで、色々揉めてるそこからやるんだよ→「一休さんかな？」 🔖 191

筒井.xls@エクセル関数擬人化本著者 @Tsutsui0524 Excelが好きな経理職、絵描きです エクセル関数の擬人化(#関数ちゃん )を発信しています！ 著書『関数ちゃんと学ぶエクセル仕事術(インプレス)』 (amzn.to/40xC3Uf) 関数ちゃんブログ (aka-

【SQLで簡単ビッグデータ分析】Amazon Athenaとは？ 🔖 2

【SQLで簡単ビッグデータ分析】Amazon Athenaとは？「大量のログをSQLでさくっと分析したい」「ETLやサーバー管理は面倒…」そんなあなたにおすすめなのが Amazon Athena です…

データ活用の裾野を広げる：mcp-snowflake-serverの導入とデータ分析の変化への期待 🔖 22

皆さん、こんにちは。株式会社カオナビでデータ収集〜活用を推進するチームを率いています、本江 雄人（@Yuto_Hongo）です。 普段は、データ基盤の構築・運用から、製品利用実績・社内の営業活動データの活用推進、加えて「人的資本データnavi」でのAIを活用した有価証券報告書デー

Gemini 2.5 Proと取り組んだデータ分析のリアルな道のり 🔖 184

はじめに はじめまして。Analyticsチームの清水です。 2024年12月に入社しまして、約4ヶ月が経過しました。今回が初めてのテックブログになります。 ▼先日、入社エントリも公開しました。 本稿のテーマは、自由記述のテキストをラベリングして分類する分析タスクに対し、Gemi

Google スプレッドシートの生成 AI でデータ分析が簡単に！新機能「Gemini in Sheets」を試してみた 🔖 38

はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社 第二開発部の齋藤です。 Google スプレッドシートを使う中で、「この操作はどうやるんだっけ？」と調べたり、 「もっと効率よくデータ整理や分析ができないかな？」と感じたりすることはないでしょうか？ そんな時に役立つのが、Google

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Amazon Q in QuickSight で実現する自然言語データ分析 🔖 1

データ&AIチームでデータエンジニアを担当している塚田です。 はじめに エブリーではデータ基板の活用の方法としてRedashとAmazon QuickSightを利用しています。 ビジネス職でもSQLを使ったデータ取得・分析は一定程度できる状況ではありますが、まだまだ利用

データマネジメントやデータ整備の内製化を妨げる要因は何か｜データ分析とインテリジェンス 🔖 35

誰がやるのか、だけが問題だデータを使うのであればデータマネジメントやデータ整備を避けることはできない。「やる・やらない」の選択肢は存在せず、どのぐらいやるのかはデータのニーズに応じて決まる。これは前提である。 残る問題は「データマネジメントやデータ整備を誰がやるのか」である。 デ

生成AI（Claude）を活用したデータクレンジングの実演〜AI時代のデータ分析〜｜ぬるったん @データサイエンティストキャリア発信 🔖 53

※本記事は一部AIにより作成しています。 ※本記事では、データプライバシーとセキュリティの観点から、すべて架空のデータサンプルを使用しています。実務でのClaudeの活用に際しては、所属組織のセキュリティポリシーを遵守し、適切なデータ取り扱いを行ってください。 はじめにデータ分析

若手データサイエンティストが伝えたい「CRM改善のためのデータ分析プロジェクトってどんな仕事？」 🔖 1

本記事は、データサイエンティストが活躍するプロジェクトの一例を就活生の皆さんに具体的に理解してもらうことを目的として、ブレインパッドに新卒入社した若手データサイエンティストが企画し、執筆した記事です。 同じデータ活用支援プロジェクトで活躍する吉野さんとプロジェクトマネジャー（以下

データ分析チームが機能しない理由。①問題がわからない②数字の意味がわからない。壁を超えるために何をすべき？｜松本健太郎 🔖 54

データ分析チームが機能しない理由。①問題がわからない②数字の意味がわからない。壁を超えるために何をすべき？ 日本企業の失われた30年の元凶は何か、と聞いて返ってきた答えがまた振るっていた。一般に、バブル崩壊後の日本の低迷は「雇用、設備、債務の3つの過剰」が原因だとされてきたが、野

【プロンプト付き】AIエージェントと社内DBをつなげて、SQL不要なデータ分析基盤を構築する - BigQuery編｜maKunugi 🔖 128

【プロンプト付き】AIエージェントと社内DBをつなげて、SQL不要なデータ分析基盤を構築する - BigQuery編 本記事を読むとわかること 1. なぜ今「AIでのデータ分析」が注目されているか 2. SQL不要でデータ分析ができるAIを爆速構築する方法 3. 導入時に気をつけ

深刻な不具合のあるデータ分析は、大抵の場合データも実装コードも見るまでもなくそれと分かってしまう - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ 🔖 90

しばらく前に、こんなことを嘯いたら思いの外反応が伸びたのでした。 「データも見られなければ統計的学習モデルのアルゴリズムも実装コードも見られない」状況で、そのデータ分析のどこにどんな不具合があるかを「分析結果だけを見る」ことで言い当てるのってデータサイエンティスト的には最高に面白