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ABEJA Tech Blog•1ヶ月前

GA → Airbyte → Snowflake(Snowpark for Python) のELT(EL)パイプラインを作ってみた

この記事はABEJA Advent Calender20日目、及びSnowflake Advent Calender23日目の記事になります。 はじめに 各々の技術について大雑把に紹介 Snowflake Snowpark Airbyte 環境構築 Airbyte Google Analytics Google Search Console Snowflake Connection Snowpark 今回の処理 結局Snowparkが使えると何がいいか 最後に はじめに こんにちは@Takayoshi_maです。今日はGoogle Analytics(UA) → Airbyte → Snowf…

#Snowpark#Snowflake#Airbyte#Google Analytics

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データ分析基盤のカオスに平穏をもたらした話

導入 こんにちは、データ分析PJTの縄司です。 寒気の流入が顕著になり、西高東低な気圧配置が頻繁に見られる冬が訪れてきましたね。今年は寒くなるのでしょうか？気になった方はAOI(北極振動指数)やエルニーニョ現象、ラニーニャ現象の詳細をぜひご覧になってください。肌の潤いは失われビニールの袋を開けるのに苦戦する日々を送っています。 さて今回は弊社データ分析基盤刷新のお話しをさせていただきます。 内容 従来のデータ分析基盤アーキテクチャ 弊社のデータ分析アーキテクチャは上のようになっており、MySQLやBigQueryで集めたデータをRedashに集約してデータの分析・可視化を行なっておりました。異…

株のシステムトレードをしよう - 1から始める株自動取引システムの作り方•4ヶ月前

ETLツールを使って、CSVやJSONを定期的に変形してDBへインポートする

ETLツールとは、 抽出・収集（Extract） 変換・加工（Transform） 配信・送出（Load） をしてくれるツールである。特にAIや機械学習の文脈で多く使われるように思われる。 ここでは1つのOSSを紹介する。 airbyte.com 何ができるかは動画を見てもらえればある程度わかると思う。これで例えば polygon.io で得られるJSONから、CSVを作る、みたいなことができる。 ちょっと触ってみようと思う。

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データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践

こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か？ 収集・変換・統制の3つの構成要素に分けて解説 本記事では、データ基盤の収集機能をOSSで構築し、実際に体験してみたいと思います。 これからデータ基盤を開発していく方に、少しでもお役に立てたら幸いです。 データ連携に必要なELTについて データ抽出機能に特化したAirbyteについて ELに必要な環境のセットアップ Airbyteのセットアップ Postg…

終末 A.I.•9ヶ月前

DataHub vs OpenMetadata ～OSSデータカタログツール比較～ 【概要編】

データカタログ、皆さんはどう運用してますでしょうか。必要だとは思うけどプライオリティーが低く特に導入していない、スプレッドシート（エクセル）管理でお茶を濁している、各クラウドベンダー標準のものをとりあえず使っている、という所も多いのかなと勝手に想像しています。 とはいえデータカタログは、データを利用したい、特に初めて触るようなデータを利用しようとしているユーザーにとっては、一番最初に触れるデータプロダクトになる可能性が高く、ここがおざなりになっていて本当に良いのだろうか、というのがこの2つのツールを比較しようと思ったきっかけです。まずは、データカタログのニーズを一身に受けて開発が進めらているこ…