タグ検索の該当結果が少ないため、タイトル検索結果を表示しています。
約5年5か月働いたTreasure Dataを7/22に退職した。7/25からShopifyに入社し、RustでJITコンパイラを開発してRubyを高速化する仕事をする。 仕事としてやりたい分野が変わってきて自分は今回転職したけど、とても良い会社なので、この記事がTreasure Data (以下TD) で働くことに興味がある人の参考になれば良いと思っている。*1 5年勤続記念にいただいたトロフィー やっていたこと APIチーム 元々TDにはJavaで分散システムを書きたくて入社したのだが、TD入社前に特にそういう経験があるわけでもなく主にRailsをやっていたこともあり、Railsでプラットフォームを開発するチームに入った。基盤開発をやりたいと思いながらサービス開発者として最初働き、後に基盤開発チームにジョインするみたいな過去の経験があったので、今回もそういう感じでいけると考えていた。実
データの収集・分析・連携ができるCDP（カスタマーデータプラットフォーム）を手掛けるTreasure Dataは、グローバルでも急成長中の注目SaaS企業。2018年にはArm社へイグジットしましたが、その後、今年になって創業者たちが「出戻り」の形で経営陣につき、さらなる飛躍を目指すというニュースは、業界に驚きをもたらしました。 今でこそCDPとして名高いTreasure Dataも、実はARR 30億円の段階でピボットし、現在の姿へと変わった経緯がありました。その背景にあったストーリー、ピボット後にARR 100億円を突破するため必要だったこと、そしてカムバックの理由まで、共同創業者でCEOを務める太田一樹さんに伺います。 聞き手は、ALL STAR SAAS FUNDマネージング・パートナーの前田ヒロです。 3年でARR10億、しかしテックジャイアントの参戦で…──早速ですが、ARR3
アジア最大級の国際Scalaカンファレンスである「ScalaMatsuri2020」がオンラインで開催されました。そこでTreasure DataのTaro L. Saito 氏がScalaに関するいろいろなテクノロジーを紹介しました。まずは、バックエンドとフロントエンドの両方で使えるScalaについて。 趣味はオープンソースのプロジェクトを作ることTaro L. Saito氏：「Scala For Everything」というタイトルで発表します。簡単な自己紹介を。Treasure DataのSaitoといいます。Principal Software Engineerをしていて、今、カリフォルニア、アメリカの西海岸から発表しています。タイムゾーンの都合上、今こちらは夜の20時なんですけれども、ScalaMatsuriの運営の麻植さんが、タイムゾーンに配慮してくださったので、非常に感謝して
この記事に関連する話題: ソフトウェアエンジニア、カナダに渡る。 大学院を修了してから4年強の間勤めたトレジャーデータ株式会社を28歳の誕生日（2月25日）付で退職して、翌日から所属がカナダ支社の Treasure Data (Canada)1（以下、TD Canada）になった。 仕事内容や給与はほぼ変わらないけれど2、日本法人に籍を置いたままの赴任とは異なり、日本法人を退職→住民票を抜いて移住→カナダ支社で正式に雇用、という形。一般的な日本での退職手続きを経て、何事もなかったかのように新入社員向けの "Welcome to Treasure Data" メッセージが届いた。 コロナ禍での移住ということでイレギュラーな話は多々あるが（というか基本イレギュラーな話しか無い）、そのあたりの知見は次の記事でまとめるとして、ここでは転籍・移住のモチベーションや今後について。 なお最新状況は期間限
2021年11月、米Treasure Dataは2億3400万ドル、日本円にして約270億円という巨額の資金調達を実施しました。出資を主導したのはソフトバンクで、日本人創業のスタートアップにこれほどの金額が投資されるのはかなりのレアケースといえます。 この大型投資を実現させた立役者が、2021年6月にTreasure DataのCEOに就任した太田一樹氏です。2011年12月にTreasure Data前CEOの芳川裕誠氏、Fluentdクリエーターの古橋貞之氏とともに、ビッグデータ企業のTreasure Dataを創業、太田氏はCTO（最高技術責任者）としてTreasure Dataの技術的方向性をリードしてきました。それから約10年が経過し、自社とIT業界の急激な変化に見舞われながらも、新たにCEOとして現在はCDPのトップベンダとなったTreasure Dataを率いていく決断をした
はじめてSaaSのプロダクトをリリースする際、避けて通れないのがプライシング。会社の成長スピードを大きく左右するものでありながら具体的な方法論が確立されておらず、誰もが頭を悩ませる問題です。 適切なプライシングを行うためには、どんな視点が必要なのか。Fondの福山太郎さん、Treasure Data太田一樹さんと芳川裕誠さんに、それぞれのプライシングの考えをうかがいました。 聞き手は、ALL STAR SAAS FUNDの前田ヒロです。 アメリカで起業し、2012年から福利厚生代行サービスを提供するFond。その創業者でありCEOを務める福山太郎さんは、プライシングについて「最初は安く、徐々に高めていくのがいい」と語ります。 適正価格に近づいている手応えを感じる反応や値上げの頻度まで、具体的なテクニックを聞かせてくれました。 最初の価格設定は重要ではない前田：福山さんがこれから新しいプロダ
Treasure Data TechTalk 2022で発表した「30分でわかるTreasure Data CDP」のスライドです。
ここ最近「SnowflakeとTreasure Dataの違いを教えてほしい」 といった質問を頂くことが増えています。 どちらもクラウドDWH(データウェアハウス)や、 クラウドデータプラットフォームと呼ばれるように、競合するプロダクトですね。 クラウドのスケールメリットを活かしている点、 ユーザビリティの高いGUIが用意されている点など、共通点が多いです。 2011年に米国で日本人が創業し、 2013年から今日に至るまで日本国内での普及を着実に進めていったTreasure Data。 2012年に米国で元Oracle出身者が創業し、 グローバルでの評価を確固たるものとし、 満を持して2019年に日本法人を設立したSnowflake。 グローバルでの知名度は圧倒的にSnowflakeの方が高いのですが 日本国内での歴史はまだ浅く、 国内においてはTreasure Dataの方が知名度が高く
Company Announcement: Treasure Data officially part of Softbank Vision Fund 2; Welcome Back Founding Leadership Team Last updated July 13, 2021 We are thrilled to announce that Treasure Data is now officially part of Softbank Vision Fund 2! As previously communicated, Treasure Data was on track to separate from Arm to operate as an independent company. This process was completed on June 25, 2021 a
データリネージとは、DBなどでどのデータがどこから来てどこに行った、という「来歴」とも呼ばれる情報です。 自分がこの言葉を知ったのは、前職でCloudera Navigatorという製品を扱ったときにこの機能が実装されていることを知りました。 引き継いだ複雑なSQLなどのワークフローを渡されたときに、どういう流れになっているのかを可視化できるのがとても魅力でした。 Cloudera Navigatorのlineage。 https://docs.cloudera.com/documentation/enterprise/6/6.3/topics/cn_lineage_generation.html よりそんなlineageですが、Pythonの sqllineage というパッケージで分析・可視化できることを知りました。 sqllineage は Pythonで実装されているSQLのlin
【登壇】 データ活用で切り拓く金融機関の未来 ~顧客起点でOne to Oneを実現するデータドリブンマーケティングの実践法とは~ 2025年8月21日(木) 16:00〜17:00 オンライン 【登壇】 戦略の出発点は「顧客を知ること」 CRM設計の事例から学ぶ、成果につながるマーケティングの進め方 2025年8月26日(火) 13:45〜14:30 オンライン
『Hive Distributed Profiling System in Treasure Data』の日本語版スライド。 English version -> https://speakerdeck.com/okumin/hive-distributed-profiling-system-in…
第1章 ダッシュボードの種類と課題 第2章 ダッシュボード構築プロジェクトの全体像 第3章 ダッシュボードの要件定義・要求定義 第4章 ダッシュボード設計 第5章 ダッシュボードデザイン 第6章 データ準備 第7章 運用・レビュー・サポート 付録 対象プロジェクトの概要 今回、「ビジネスダッシュボード 設計・実装ガイドブック 成果を生み出すデータと分析のデザイン」の読者特典として、トレジャーデータ株式会社プロフェッショナルサービスチーム（以降、私たちのチーム/PSチームと表記）が携わったお客様の事例をもとにダッシュボードプロジェクトの一連の流れを紹介します。 書籍の第２章では、ダッシュボード構築プロジェクトの一連のプロセスについて解説しています（図A.1.1）。今回はこのプロセスに沿いながら、ダッシュボード構築事例を紹介いたします。 数値や事例はお客様の実際の事例をもとに多少の加工を施して
※ 2022/03/14(Mon) 更新 こんにちは、Treasure Data サポートの伊藤です。 今回は、複雑なスケジュール設定をWorkflowで実現する方法について説明します。 サンプルも記載しますが、参考にされる場合は動作確認の上お使いください。 Workflowのスケジュール設定概要 複雑なスケジュール設定をするには cronについて サンプル 毎月最初の月曜日に実行 平日のみ(土日祝日は処理しない) 隔週の月曜日実行 月末のみ実行 第2月曜日と毎週水曜日のような複数スケジュール 最後に Workflowのスケジュール設定概要 Workflowは基本的には定期的に実行することを目的で利用されていることが多く、1度だけの処理のために実装することは少ないでしょう。 処理内容によって、日次、週次、月次など様々な間隔で実行する要件があるかと思いますが、基本的には ドキュメントにある下
Treasure Data CDPは、190を超えるテクノロジー・ツールとのデータ連携が可能です。
2020年1月に、GoogleはChromeでのサードパーティCookieのサポートを段階的に廃止すると発表しました。また、AppleもIDFAの利活用制限を開始します（※ 2021年4月27日（日本時間）にiOS14.5をリリースし、制限が開始されました）。LiveRamp Japan株式会社 Head of Partnerships 今井 則幸氏が、この状況が媒体社やマーケターに及ぼす影響を考察するとともに、その対策として、新しい「人ベースのID（共通ID）」を利用したソリューションを事例を交えながら紹介しました。 ※本記事はトレジャーデータ株式会社が主催した「PLAZMA After 3rd Party Cookie〜Cookie規制後のデータ活用とマーケティング 〜」(2021年5月開催)のセッション「『共通ID』を正しく理解し、3rdパーティクッキー対策を進めるコツとは？」をもと
STEP 1. Treasure Data CDP理解 STEP 2. Treasure Data CDPの管理機能 STEP 3. ユーザー管理 STEP 4. Policy Based Permission STEP 5. システムリソース管理
概要 わたしたちトレジャーデータは、データ分析を通じてマーケティング・セールス・コンタクトセンターなど様々な部門の顧客体験向上に貢献しています。そのために独自のデータ分析基盤をHive, Trinoといった多くのミドルウェア、アプリケーションと組み合わせて運用構築を行なっています。さらにはその基盤となる多くのツール（Fluentd / Embulk / Digdagなど）を開発し、OSSとして公開してきました。これまでのチャレンジについては過去に開催してきた以下のような多くのイベントで紹介しています。 Embulk & Digdag Online Meetup 2020 “PLAZMA” for DATA ENGINEERS その他の過去のイベント 現在、カスタマーデータプラットフォームを展開するにあたり高度な顧客ジャーニーを実現するジャーニーオーケストレーションの裏側についてや、グローバ
はじめに EmbulkでTreasure Data(以降、TD)のテーブルからAWS S3にCSV出力しなくても、TDの機能で出力すればいいでしょ、と思いますが、TDの機能でCSV formatterなど制約があって少し不便な時があるようです。 本記事では、EmbulkでTDテーブルからAWS S3にCSV出力する方法を記載しました。そして、TDで現状できないダブルクォーテーションでデータを囲ったCSVの出力を確認します。 前提 バージョン Embulk v0.9.23 embulk-input-td v0.2.3 embulk-output-s3 v1.5.0 その他 TDをまあ知っている。 Embulkをまあ知っている。 TDでの制約 TD WorkflowのResult Setting、QueriesのExport Resultsでは以下の制約があります。 CSV formatter
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
![[みんなのケータイ]いつの間にか便利になっていたスマホアプリ版「NotebookLM」](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5c29d951f2848519d8dc4b845662d028327bbf07/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2F2.zoppoz.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fk-tai.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fktw%2Flist%2F2062%2F435%2F1.jpg)
