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基礎 Looker

データポータル・Looker・Tableau 比較 ── BI 3 製品の起点と AI 時代の選び方

2026 年 4 月に Looker Studio から Data Studio (日本語名: データポータル) へ名称が戻った Google の BI と、Looker・Tableau の 3 製品をアーキテクチャの起点・AI 機能・ユースケース・費用構造の観点から比較し、選定の判断軸を整理します。

2026年5月9日 · 15 min
Google Cloud 基礎 Dataform

Dataform 入門: Scheduled Queries の次に検討する宣言的アプローチ

Dataform は Scheduled Queries の完全置き換え先ではなく、宣言的アプローチへの入口です。依存関係・テスト・バージョン管理という Scheduled Queries の限界に直面したタイミングで、段階的に比重を移していける設計になっています。

2026年5月9日 · 12 min
Google Cloud 基礎 AI エージェント

A2UI プロトコル入門 ── MCP・A2A を補完しユーザー体験を変える生成 UI の仕組み

Google が策定を進める A2UI の位置付けと仕組みを整理します。MCP・A2A との補完関係、「コードを送らない」設計原則がユーザー体験をどう変えるか、v0.9 の 4 メッセージ構造と採用状況を順に取り上げます。

2026年5月5日 · 13 min
AWS Athena 基礎

Amazon Athena の仕組みとメリット ── S3 データをサーバーレスで分析する

Amazon Athena はサーバー管理なしで S3 のデータを SQL で分析できるクエリエンジンです。Parquet 変換・パーティション設定・Redshift との使い分けを東京リージョンの料金を基準に整理します。

2026年5月3日 · 15 min
AWS Redshift 基礎

Amazon Redshift Provisioned と Serverless の使い分け ── 選択基準と判断材料

Amazon Redshift の Provisioned と Serverless は課金モデルと運用負荷が根本的に異なります。同時接続数・クエリパターン・コスト構造の違いを東京リージョンの料金を基準に整理し、構成選択の判断材料をまとめます。

2026年5月3日 · 14 min